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TÍTULO: Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación

UNIVERSIDAD: Universidad Politécnica de Madrid

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1. DESCRIPCIÓN DEL TÍTULO

1.1 Denominación Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid.

1.2 Universidad solicitante y Centro responsable de las enseñanzas conducentes al título

Universidad Politécnica de Madrid (UPM) [1]. Escuela Universitaria de Informática (EUI) [2]. Actualmente, en la titulación participan los siguientes Departamentos y Unidad Docente del Centro:

Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores (ATC).

Departamento de Informática Aplicada (IA).

Departamento de Lenguajes, Proyectos y Sistemas Informáticos (LPSI).

Departamento de Matemática Aplicada (MA).

Departamento de Organización y Estructura de la Información (OEI).

Departamento de Sistemas Inteligentes Aplicados (SIA).

Sección Departamental de Lingüística Aplicada a la Ciencia y la Tecnología (LACT).

Unidad Docente de Ingeniería de la Organización, Administración de Empresas y Estadística (IOAEE).

Unidad Docente de Derecho Informático.

1.3 Tipo de enseñanza Presencial.

1.4 Número de plazas de nuevo ingreso ofertadas (estimación para los primeros 4 años)

El título de máster propuesto en esta memoria constituye el periodo de formación del programa de doctorado del Centro. Se trata de un título nuevo, en el que se espera una demanda creciente en los primeros años de implantación. El número de plazas de nuevo ingreso que se propone ofertar para los próximos cuatro cursos académicos es el siguiente:

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2011-2012: 1 grupo x 30 alumnos = 30 alumnos 2012-2013: 1 grupo x 30 alumnos = 30 alumnos 2013-2014: 2 grupos x 25 alumnos = 50 alumnos 2014-2015: 2 grupos x 25 alumnos = 50 alumnos

1.5 Número de créditos y requisitos de matriculación

Número de créditos del título El número total de créditos de la titulación es 60. Por tanto, la duración de la titulación es, a razón de 60 créditos anuales, de un año. En la Universidad Politécnica de Madrid se ha acordado una dedicación promedio del alumno de 26-27 horas por crédito. Los detalles de la distribución de los 60 créditos en asignaturas se incluyen en la sección 5, Planificación de las enseñanzas. La Normativa de Acceso y Matriculación de la Universidad Politécnica de Madrid, disponible en [3], fija el número de créditos de matrícula. Actualmente establece que el número mínimo de créditos europeos de matrícula por estudiante y periodo lectivo, y en su caso, normas de permanencia es el siguiente:

Matrícula normal: 30 créditos/semestre

Matrícula parcial para alumnos con necesidades especiales: 18 créditos/semestre

Matrícula para finalizar estudios: ≤ 18 créditos/semestre

Tabla 1: Número mínimo de créditos de matrícula por estudiante y periodo lectivo.

Según la tabla 1, el número mínimo de créditos europeos de matrícula por estudiante es 18 créditos/semestre, salvo que al estudiante le queden menos de 18 para terminar. La normativa de permanencia será la fijada por la Universidad Politécnica de Madrid para los títulos de Máster Universitario disponible en [4].

1.6 Información necesaria para la expedición del Suplemento Europeo al Título

Las condiciones y el procedimiento para la expedición del Suplemento Europeo al Título seguirán la normativa vigente del Real Decreto 1044/2003 [5], de 1 de agosto. La información específica propia sobre la Universidad y sobre la titulación seguirá las normas aprobadas por el Consejo de Gobierno de la UPM.

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Rama de conocimiento La titulación de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación (código UNESCO 3304 [6]) pertenece a la rama de “Ingeniería y Arquitectura”.

Naturaleza de la institución que ha conferido el título La Universidad Politécnica de Madrid es una universidad pública.

Naturaleza del centro universitario en el que el titulado ha finalizado sus estudios Se impartirá en la Escuela Universitaria de Informática, que es un centro propio de la UPM.

Profesiones para las que capacita una vez obtenido el título El título no capacita para acceder a ninguna profesión regulada.

Lengua(s) utilizadas a lo largo del proceso formativo El título se impartirá en castellano e inglés.

1.7 Referencias [1] Universidad Politécnica de Madrid: http://www.upm.es [2] Escuela Universitaria de Informática: http://www.eui.upm.es [3] Normativa de Acceso y Matriculación de la Universidad Politécnica de Madrid. [4] Normativa de Regulación de la Permanencia de la Universidad Politécnica de

Madrid. [5] Real Decreto 1044/2003 de 1 de agosto sobre el Suplemento Europeo al Título. [6] Nomenclatura Internacional de la UNESCO para los campos de Ciencia y

Tecnología.

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2. JUSTIFICACIÓN

2.1 Justificación del título propuesto, argumentando el interés académico, científico o profesional del mismo

Los estudios de un máster de investigación tienen como finalidad principal que el estudiante adquiera una formación avanzada, ya sea de carácter especializado o multidisciplinar, orientada fundamentalmente a la iniciación de tareas investigadoras. Este es el escenario en que se propone el Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid, siguiendo la disposición de los Reales Decretos 1393/2007 y 861/2010 [1] por el cual se establece que los estudios de máster universitario de investigación constituyen el período formativo previo al de doctorado. El título de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación, propuesto por acuerdo de la Junta de Escuela de la Escuela Universitaria de Informática, está incluido en el Mapa de Titulaciones de la Universidad Politécnica de Madrid [2]. La propuesta de máster incluye líneas de investigación en las siguientes disciplinas científicas: Ciencias de la Computación y Tecnologías de la Información (Ingeniería del Software y Sistemas Inteligentes). Todas ellas constituyen actualmente disciplinas de I+D+i sólidamente asentadas. No en vano organizaciones de tanto prestigio como ACM [3] e IEEE [4] dividen la Informática en cinco ramas independientes: Ingeniería de Computadores, Ciencias de la Computación, Ingeniería del Software, Sistemas de Información y Tecnologías de la Información. El Gobierno, mediante acuerdo del Ministerio de Ciencia e Innovación con el Consejo de Universidades, ha adoptado esta estructuración de la Informática en la renovación de las enseñanzas universitarias derivada de la construcción del Espacio Europeo de Educación Superior. La investigación en todas y cada una de las citadas ramas de la Informática será decisiva para el desarrollo de la llamada Sociedad de la Información, que constituye uno de los objetivos estratégicos más importantes a nivel nacional y europeo. Entre estas ramas de la Informática hay varias de especial interés, tanto para la investigación básica (Ciencias de la Computación) como para la investigación aplicada (Tecnologías de la Información: Ingeniería del Software y Sistemas Inteligentes). Estos intereses trascienden el ámbito académico, imbricándose en el sector empresarial español que necesita, para mantener su competitividad, profesionales cualificados para dirigir departamentos y proyectos de investigación y desarrollo. Por estos motivos creemos que el perfil del estudiante del Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación es necesario en este contexto socioeconómico y debe ser el de un profesional con amplios conocimientos en el área y con experiencia en I+D+i. El Máster en Ciencias y Tecnologías de la Computación que se propone en esta memoria se justifica por el perfil de sus egresados: profesionales con una sólida formación investigadora y con capacidad para aplicar sus conocimientos al desarrollo y a la innovación tecnológica. La Sociedad de la Información demanda cada vez más

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profesionales cualificados, tanto para la investigación como para el desarrollo y la innovación. Esta es la razón fundamental por la que se propone la inclusión en un único máster de una parte de formación investigadora (en Ciencias de la Computación) y otra de desarrollo e innovación tecnológica (en Tecnologías de la Información, concretamente Ingeniería del Software y Sistemas Inteligentes). El máster propuesto amplía los conocimientos del estudiante, poniéndolos al día en las líneas de investigación expresamente contempladas en la planificación de sus enseñanzas, le introduce en la actividad investigadora y fomenta la creatividad necesaria para la innovación científica y tecnológica. Al interés académico y profesional de la propuesta se une la trayectoria consolidada de los grupos de investigación que apoyan explícitamente el título, con experiencia investigadora demostrada en las disciplinas que enmarcan las líneas de investigación del máster.

1. Grupos con investigador principal en la Escuela Universitaria de

Informática:

Grupo de Agentes Inteligentes y Computación Ubicua El grupo de investigación en Agentes Inteligentes y Computación Ubicua (AICU) tiene como objetivo global la investigación de técnicas que faciliten el desarrollo de software para la revolución de la información. Aglutina, por tanto, diversos intereses, que van desde las ayudas técnicas para la localización y manipulación automática de la información hasta la programación de dispositivos móviles, pasando por las herramientas de Inteligencia Artificial facilitadoras de las tareas a realizar por los Agentes Inteligentes de Información. Grupo de Tecnología del Software y Sistemas El principal objetivo del grupo es suministrar soluciones basadas en R&D&I a las necesidades industriales en los campos tanto de sistemas como de software, incidiendo en temas de Modelado de Sistemas y Procesos, Entornos de Test, Estándares y Calidad. Grupo de Sistemas Inteligentes para la Movilidad y la Comunicación Accesible,

perteneciente al Grupo de Excelencia de la Comunidad de Madrid SEGVAUTO (Seguridad en Vehículos Automóviles con Especial Atención al Personas con Movilidad Reducida) BOCM ORDEN 5429/2009, de 30 de noviembre.

En la actualidad, el grupo de investigación de Sistemas Inteligentes para la Movilidad y Comunicación Accesible (SIMCA) se encarga de las siguientes líneas fundamentales de actuación: sistemas inteligentes, sistemas de ayuda a la movilidad y vida independiente para personas discapacitadas, con especial orientación al ámbito del transporte. Grupo de Competencies and Active Learning in Engineering Education (CALEE) Entre los objetivos de este grupo figura la investigación en metodologías de aprendizaje activo, desarrollo y evaluación de competencias transversales y la

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relación entre el desarrollo de dichas competencias por el uso y despliegue de técnicas de aprendizaje activo. Este grupo, en combinación con el grupo de innovación educativa Desarrollo de nuevas Metodologías de Aprendizaje/Evaluación del Departamento de Informática Aplicada (DMAE-DIA) practica “action research”. Los resultados obtenidos por el grupo CALEE se trasladan al aula mediante el grupo DMAE-DIA y los resultados de dicho traslado se negocian como feedback a la actividad de investigación. La investigación que realizamos sobre evaluación de competencias transversales, por ejemplo, nos lleva a generar nuevos medidores para realizar dicha evaluación. La investigación que realizamos sobre aprendizaje activo, como aprendizaje cooperativo o aprendizaje basado en proyectos, y su relación con el desarrollo de competencias transversales nos lleva a conclusiones sobre aptitud e idoneidad de ciertas metodologías si queremos desarrollar ciertas competencias transversales. La investigación sobre estrategias de evaluación (continuada, formativa, entre iguales, etc.) y su relación con el rendimiento académico nos lleva a establecer pautas y “mejores prácticas” a implantar en el aula. Es decir, los resultados generados por la investigación se están aplicando en el aula y la experiencia de esta aplicación repercute como feedback en la propia investigación.

2. Grupos con investigador principal en la otros Centros de la Universidad Politécnica de Madrid:

Grupo de Computación Natural:

El grupo de Computación Natural de la Universidad Politécnica de Madrid tiene la vocación de promover la investigación básica de modelos computacionales de clara inspiración biológica como son: Algoritmos Genéticos, Computación Evolutiva, Redes de Neuronas Artificiales, Computación Molecular (Computación basada en ADN, Computación Celular, Computación con Membranas, etc). Por ello el grupo participa en foros y eventos, de reconocido prestigio, de carácter nacional e internacional en los que se promueve este tipo de computación a través de su pertenencia al Consorcio Europeo de Computación Molecular (European Molecular Computing Consortium). Dentro de este consorcio, el GCN-UPM participa en las reuniones semestrales del Consorcio y en cuantos eventos promueve tanto en España como en Europa, Meetings, Workshops, Conferencias, etc. Grupo de Investigación en Información y Computación Cuántica:

En la actualidad está trabajando en la mejora y extensión de los protocolos de criptografía cuántica para que puedan utilizarse en los canales de fibra óptica. El Grupo de Investigación en Información y Computación Cuántica la Universidad Politécnica de Madrid, dirigido por Vicente Martín y del que forman parte varios profesores de la Escuela Universitaria de Informática, ha desarrollado un prototipo de red metropolitana de criptografía cuántica que estará disponible en 2010 para ser implantada en cualquier red urbana de telecomunicaciones de España de la mano de Telefónica. La finalidad de este proyecto es alumbrar una nueva generación de soluciones de seguridad integrales, capaces de hacer frente a las actuales amenazas a la seguridad en las telecomunicaciones que presentan las redes convencionales.

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Validación de Aplicaciones Industriales:

La actividad de este grupo se ha centrado en áreas como “ontology learning” e interlinguas, tratando de aprovechar la experiencia acumulada en el trabajo con interlinguas desde 1988. En este campo el grupo es el representante de la lengua española en el programa UNL de las Naciones Unidas para el multilingüismo en Internet, que se basa el uso de una Interlingua estrictamente definida y pública. Una de las áreas más prometedoras es la construcción casi automática de diccionarios multilingües por medio del uso de términos interlinguales no ambiguos.

Informática Aplicada al Procesado de Señal e Imagen:

El campo de actividad del grupo de investigación, que incluye como subgrupo al Grupo de MicroSistemas Informáticos Integrados Automáticos, es el desarrollo de sistemas digitales avanzados mediante el diseño y la materialización de arquitecturas hardware-software dedicadas. Dichas arquitecturas están orientadas fundamentalmente a aplicaciones en los campos de:

o Bioinformática. Campo de especialización orientado a las líneas de trabajo

siguientes: Métodos de procesado de señales en la detección de patologías del

aparato fonador. Esta línea incluye diferentes algoritmos para la simulación del proceso de producción de la voz, y la detección de patologías del habla con métodos no agresivos para el paciente.

Expresión Genética y Procesado estadístico de imágenes de

Micromatrices. Esta línea se apoya en la colaboración de investigadores de la Fundación Hospital de Madrid, los cuales necesitaban de investigadores con experiencia en el procesado de imágenes y señales orientadas hacia aplicaciones de la expresión genética obtenida con micromatrices en el tratamiento clínico y pronóstico de enfermedades genéticas, como cáncer de colon.

o Inmótica: Campo de aplicación de las Tecnologías de la Información y las

Comunicaciones para la completa gestión, configuración y administración técnica de edificios.

o Otros campos de interés: detectores de posición para seguimiento espacial de locutores y control de un sistema distribuido de videoconferencia robusto ante condiciones ambientales adversas, y la implementación de los algoritmos involucrados en arquitecturas programables, para su posterior implantación en las cámaras de videoconferencia.

Modelos Matemáticos no Lineales: El grupo de investigación Modelos Matemáticos no lineales, de la Universidad Politécnica de Madrid, en colaboración con el MOMAT (Modelos Matemáticos en Ciencia y Tecnología: Desarrollo, Análisis, Simulación Numérica y Control) de la

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Universidad Complutense de Madrid, tiene como objetivo principal el desarrollo y estudio de modelos matemáticos para el avance de la investigación en Ciencia y Tecnología.

Principales líneas de investigación: modelización, simulación numérica, problemas inversos, métodos de elementos finitos, climatología, fusión nuclear, congelación, alta presión, propiedades termofísicas, tratamiento de imágenes, combustión, elasticidad, lubricación, nuevos materiales.

Decision Analysis and Statistics Group: Entre los campos de interés de este grupo se encuentra la decisión multicriterio, sistemas de ayuda a la decisión, métodos de simulación en análisis de decisión, simulación de sucesos raros y optimización multiobjetivo. Actualmente trabajan junto a investigadores de otras universidades madrileñas en el proyecto "Riesgos: análisis, gestión y aplicaciones", en el que la simulación de sucesos raros se podría aplicar a la evaluación de determinados riesgos que son críticos pero que ocurren con probabilidad muy pequeña.

La investigación de los profesores de la Escuela Universitaria de Informática pertene-cientes a los grupos de investigación citados se estructura en tres líneas generales que constituyen las especialidades del máster de investigación:

A. Ciencias de la Computación B. Innovación en Ingeniería del Software C. Sistemas Inteligentes para la Comunicación y Movilidad Accesibles

2.2 Referentes externos a la universidad proponente que avalen la adecuación de la propuesta a criterios nacionales o internacionales para títulos de similares características académicas

Durante la elaboración del plan de estudios de este máster universitario han sido consultados los siguientes referentes:

1. Informes de asociaciones académicas y profesionales de referencia internacional en Informática:

a. Informe Career Space, en la que indica que Europa necesita personas con

capacidades profesionales en TIC, ya que todo el mundo las utiliza, la futura prosperidad de la UE depende de ellas, por lo que en este sector pueden encontrarse algunos de los mejores puestos de trabajo [5].

b. Estudio Accenture/Universia sobre competencias transversales en TIC [6].

c. Desarrollo del Marco para la acreditación de títulos universitarios en ingeniería dentro del Espacio Europeo de Educación Superior (EUR-ACE). Sus contenidos están parcialmente contemplados en EURO-INF [7].

d. El informe PAFET sobre perfiles emergentes de profesionales TIC en

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Sectores Usuarios [8].

2. Estudio Append de Demanda Profesional de Postgrado y AAPP de la Comunidad de Madrid [9].

3. El proyecto “Tuning educational structures in Europe” definió una red temática

Sócrates en Computing Science, que elaboró la “European Computing Education and Training”. En ella se definen los estándares de máster en “Computing Engineering” [10] y “Software Engineering [11].

4. Se han utilizado, como referentes nacionales, las propuestas de postgrado

relacionadas con el título propuesto en esta memoria incluidas en la Tabla 1:

Universidad Título

Universidad Autónoma de Barcelona Máster en Computación de Altas Prestaciones

Universidad Carlos III de Madrid Máster en Computación Centrada en la Red y el Negocio Electrónico

Universidad de Cantabria Máster en Computación

Universidad de Extremadura Máster en Computación Grid y Paralelismo

Universidad de Granada Máster en Soft Computing y Sistemas Inteligentes

Universidad de La Coruña Máster en Computación

Universidad de La Coruña Universidad de Santiago de Compostela

Máster en Computación de Altas Prestaciones

Universidad de Valencia Máster en Computación Avanzada y Sistemas Inteligentes

Universidad Politécnica de Cataluña Máster en ComputaciónMáster en Computación Distribuida

Universidad Politécnica de Madrid Máster en Computación Avanzada para Ciencias e Ingenierías

Universidad Politécnica de Valencia Máster en Computación Paralela y Distribuida

Tabla 1: Referentes nacionales del Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación.

La lista de másteres de la tabla 1 incluye la práctica totalidad de referentes nacionales de Másteres en Computación.

5. En el plano internacional, se han considerado los referentes de la Tabla 2:

Universidad Título

Berkeley University of California M. S. in Computer Science

Berlin University of Technology MSc in Computer Science

René Descartes University - Paris V Master in Computing Sciences

Technical University of Denmark MSc in Computer Science

University College Dublin MSc in Computer Science

University College London MSc in Computer Science

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University La Sapienza Master in Computing Engineering

University of Birmingham MSc in Computer Science

University of Essex MSc in Computer Science

University of Groningen Master in Computing Science

University of Oxford MSc in Computer Science

Vienna University of Technology Master in Computer Science

Waterford Institute of Technology MSc in Computing

Zurich Institute of Technology MSc in Computer Science

Tabla 2: Referentes internacionales del Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación.

La lista de másteres de la tabla 2 es una pequeña muestra, entre los innumerables Másteres Internacionales en Computación.

2.3. Descripción de los procedimientos de consulta internos utilizados para la elaboración del plan de estudios

En este apartado se describen las comisiones internas y externas creadas y consultadas para la elaboración de la memoria del máster.

Comisión de Postgrado de la Escuela Universitaria de Informática, presidida por el Prof. D. Jesús García López de Lacalle (Director de la Escuela Universitaria de Informática) y formada por los subdirectores de Ordenación Académica y de Calidad y Extensión Universitaria, la Adjunta al Director para Postgrado, representantes de los departamentos, unidades docentes y grupos de investigación y un representante de alumnos (Junta de Escuela celebrada el 19 de junio de 2009).

Comisión del Máster de Investigación, presidida por la profesora Dña. Montserrat Hernández Viñas (Subdirectora de Ordenación Académica de la Escuela Universitaria de Informática) y formada por los profesores que cumplen los requisitos establecidos por la Universidad para formar parte de la plantilla de un máster de investigación.

Subcomisión Técnica para la elaboración de la memoria del máster, formada por los subdirectores de Ordenación Académica y de Calidad y Extensión Universitaria, la Adjunta al Director para Postgrado y un representante de cada línea del máster.

Estas comisiones se han reunido periódicamente durante 15 meses. En estas reuniones se han ido definiendo todos y cada uno de los aspectos de la propuesta de la presente memoria. Para la aprobación del plan de estudios propuesto se ha seguido el procedimiento desarrollado por la Universidad Politécnica de Madrid de acuerdo a lo establecido en sus estatutos. Este procedimiento requiere:

Informe favorable de la propuesta de asignación de nuevas titulaciones emitido

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por todos los departamentos que van a participar en la impartición del plan de estudios (Art. 59 de los Estatutos de la UPM).

Informe favorable del proyecto de plan de estudios emitido por la Junta de Escuela de la Escuela Universitaria de Informática, una vez recibidos los informes favorables de la propuesta de asignación de nuevas titulaciones de todos los departamentos y visto que no hay alegaciones por parte de ninguno de ellos al proyecto (Art. 54 de los Estatutos de la UPM).

Aprobación de la propuesta de plan de estudios por el Consejo de Gobierno de

la UPM, a propuesta de la Junta de la Escuela Universitaria de Informática y elevación de esta al Claustro Universitario para su conocimiento. (Art. 46 de los Estatutos de la UPM).

Aprobación de la propuesta por el Consejo Social de la UPM.

2.4. Descripción de los procedimientos de consulta externos utilizados para la elaboración del plan de estudios

Para la elaboración del Título se han realizado las siguientes consultas externas:

1. Másteres similares existentes en universidades españolas y extranjeras.

2. Asociación de Licenciados en Informática y Asociaciones de Ingenieros e Ingenieros Técnicos en Informática.

3. Recogida de opiniones cualificadas entre la comunidad universitaria

internacional del área de las TIC. El primer procedimiento de consulta externo se ha realizado periódicamente por parte de las comisiones encargadas de elaborar esta memoria. En estos análisis periódicos se han estudiado los aspectos más importantes de los másteres de otras universidades, al objeto de definir el de la Universidad Politécnica de Madrid propuesto en esta memoria. Los otros dos procedimientos de consulta externos también se han realizado periódicamente pero, en este caso, a través de contactos personales de los miembros de las comisiones encargadas de elaborar esta memoria. Los resultados se han tenido igualmente en cuenta para la elaboración de esta memoria.

2.5. Referencias [1] Real Decreto 1393/2007, de 29 de octubre, por el que se establece la ordenación

de las enseñanzas universitarias oficiales. BOE núm. 260, 30 de octubre de 2007: http://www.boe.es/boe/dias/2007/10/30/pdfs/A44037-44048.pdf

Real Decreto 861/2010, de 2 de julio, por el que se modifica el Real Decreto 1393/2007, de 29 de octubre, por el que se establece la ordenación de las enseñanzas universitarias oficiales: http://www.boe.es/boe/dias/2010/07/03/pdfs/BOE-A-2010-10542.pdf

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[2] Resolución del Consejo de Gobierno de Julio de 2009, en el que se incluye el Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación en el Mapa de Titulaciones de Postgrado de la UPM.

[3] ACM: http://www.acm.org

[4] IEEE: http://www.ieee.org [5] Informe Career Space: http://www.careerspace.com [6] Estudio Accenture/Universia [7] EUR-INF Project [8] Informe PAFET [9] Estudio Append de Demanda Profesional de Postgrado y AAPP de la Comunidad

de Madrid. [10] European Computing Education and Training: Master in Computing

Engineering. [11] European Computing Education and Training: Master in Software Engineering.

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3. COMPETENCIAS

El objetivo fundamental del título es formar profesionales altamente cualificados para la investigación, el desarrollo y la innovación en el ámbito de la Ingeniería Informática, más concretamente en ciencias y tecnologías de la computación. Para conseguirlo se propone un módulo de 21 créditos obligatorios que incluye los fundamentos de la investigación y de la innovación tecnológica en el ámbito de la computación, un módulo de 24 créditos optativos que, en función del itinerario elegido da acceso a las tres especialidades siguientes:

A. Ciencias de la Computación B. Innovación en Ingeniería del Software C. Sistemas Inteligentes para la Comunicación y Movilidad Accesibles

y un Proyecto Fin de Máster de 15 créditos en el que se aplican los conocimientos y técnicas adquiridos. En la especialidad de Ciencias de la Computación los objetivos generales son conseguir una sólida formación en fundamentos de la computación y adquirir la capacidad para analizar las propiedades de los sistemas de computación, para diseñar aplicaciones para la simulación de sistemas en ciencia e ingeniería y para definir nuevos sistemas de computación. Los objetivos generales de la especialidad de Innovación en Ingeniería del Software se centran en formar profesionales capaces de utilizar un enfoque sistemático, disciplinado y cuantificable para el desarrollo, operación y mantenimiento del software, de establecer y utilizar principios sólidos de ingeniería para obtener software fiable que funcione eficientemente en máquinas reales, de estimar los costes de los desarrollos y con un conocimiento profundo de las metodologías para el diseño, implementación y explotación de sistemas complejos de software. Los objetivos de la especialidad de Sistemas Inteligentes para la Comunicación y la Movilidad Accesibles se centran en el estudio, investigación y aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial, fundamentalmente de soft-computing, en el desarrollo de Sistemas Inteligentes capaces de asistir al ser humano en (a) su interacción con las ingentes cantidades de información presentes en Internet y en los entornos virtuales, y (b) la movilidad y accesibilidad física (automoción, geolocalización, redes de sensores...), sin olvidar la integración de estos sistemas en dispositivos ubicuos. Los titulados podrán seguir estudios de doctorado e incorporarse a departamentos de investigación e innovación tecnológica en empresas del sector de la información y las comunicaciones. Serán capaces de liderar proyectos de investigación e innovación y de participar activamente en el desarrollo tecnológico. Los objetivos y perfiles profesionales de la titulación se han determinado en función de los perfiles profesionales relacionados con las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) y, más concretamente, con las ciencias de la computación, la

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innovación en ingeniería del software, los sistemas inteligentes y los dispositivos móviles que serán más demandados en los próximos años, según el informe PAFET1.

El informe PAFET, elaborado por ANIEL2 en colaboración con el COIT3 y el Consejo de Universidades en 2005, identifica los perfiles profesionales relacionados con las Tecnologías de la Información y Comunicaciones (TIC) que serán más demandados en los próximos años [1]. Entre ellos, los más relevantes para la titulación de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación son los siguientes:

1. Diseñador/integrador de sistemas. 2. Especialista en tratamiento de señal multimedia. 3. Consultor de sistemas. 4. Especialista en soluciones TIC. 5. Especialista en mantenimiento software. 6. Gestor de información. 7. Especialista en integración y pruebas. 8. Analista de servicios telemáticos.

A. Objetivos de la titulación:

O1. Desarrollar y aplicar las ideas de forma creativa en el contexto de la investigación en ciencias de la computación, sistemas inteligentes y dispositivos móviles o sistemas software avanzados.

O2. Resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos y en contextos amplios o multidisciplinares relacionados con la Ingeniería Informática.

O3. Comunicar sus conclusiones, los conocimientos y el marco conceptual en el que

se basan, a públicos especializados y no especializados, de manera clara y sin ambigüedades.

O4. Dirigir proyectos de investigación y desarrollo en ámbitos específicos de la

Ingeniería Informática: computación, arquitectura de computadores, sistemas inteligentes y dispositivos móviles o sistemas software avanzados.

B. Perfiles profesionales de los egresados: Los máster en Ciencias y Tecnologías de la Computación podrán acceder directamente a cualquier programa de doctorado en el área de la Ingeniería Informática y también estarán capacitados para acceder a programas de doctorado de otras ramas de Arquitectura e Ingeniería, complementando su formación en los aspectos que los requisitos de admisión en dichos programas requieran. Además, podrán desarrollar los siguientes perfiles profesionales:

P1. Responsables de investigación en un entorno científico de alto nivel, tanto académico como empresarial.

1 Propuesta de Acciones para la Formación de Profesionales de Electrónica, Informática y Telecomunicación. 2 Asociación Nacional de Industrias Electrónicas y de Telecomunicaciones. 3 Colegio Oficial de Ingenieros de Telecomunicación.

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P2. Responsables de departamentos de tecnologías de la información y las

comunicaciones.

P3. Responsables de contenidos y servicios en el ámbito de la sociedad de la información.

P4. Asesores en el desarrollo de proyectos de investigación (confección de

propuestas, búsqueda de financiación, gestión de patentes…).

3.1. Competencias Junto a cada competencia se indica el nivel que se espera alcanzar, en un baremo de 1 a 3. Las competencias generales se clasifican en dos grupos: competencias exigidas por la UPM y competencias generales del título.

Competencias generales: A. Competencias generales UPM

G1. Creatividad (3). G2. Gestión de la información (3). G3. Gestión económica y administrativa (2). G4. Liderazgo de equipos (3). G5. Organización y planificación (2). G6. Trabajo en contextos internacionales (3). G7. Uso de la lengua inglesa (3).

B. Competencias generales del Máster Universitario en Ciencias y

Tecnologías de la Computación

G8. Aprendizaje autónomo, adaptación a nuevas situaciones y motivación por el desarrollo profesional permanente (3).

G9. Capacidad de análisis y síntesis (3). G10. Iniciativa y capacidad emprendedora (2). G11. Motivación por la calidad (3). G12. Razonamiento crítico (3). G13. Reconocimiento a la diversidad y la multiculturalidad (2). G14. Resolución de problemas (3). G15. Respeto al medio ambiente (2). G16. Trabajo en equipo (3).

Competencias específicas del Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación:

Competencias específicas:

E1. Capacidad para aplicar las teorías, modelos y técnicas actuales en la identificación, análisis, diseño y documentación de soluciones informáticas (3).

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E2. Capacidad para desarrollar y dirigir proyectos de investigación en campos

específicos de la ingeniería informática: modelos de computación, sistemas inteligentes o sistemas avanzados software (3).

E3. Capacidad para analizar y planificar nuevas propuestas para el diseño y

desarrollo de aplicaciones y servicios informáticos en sistemas con arquitecturas específicas conectados en red (2).

E4. Capacidad para sintetizar y exponer de manera clara los resultados de un

trabajo de investigación a públicos especializados y no especializados (3).

E5. Capacidad para entender las restricciones temporales, de fallos y de comunicación que plantean los entornos de computación distribuida (3).

E6. Capacidad para desarrollar algoritmos y aplicaciones en entornos de

computación distribuida propensos a fallos, con restricciones temporales en la computación y en las comunicaciones (3).

E7. Dominio de los tipos de conocimiento que permiten innovar, así como llegar

a metodologías, procesos, técnicas y herramientas de ingeniería de software y sistemas más ágiles (3).

E8. Dominio del conocimiento de las metodologías y las arquitecturas para el

desarrollo software dirigido por modelos y del software orientado a aspectos (3).

E9. Dominio de los tipos de conocimiento y de las tecnologías subyacentes que

implica el desarrollo de aplicaciones orientadas a servicios, incluyendo arquitecturas orientadas a servicios (SOA) (3).

E10. Conocer y aplicar los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los

sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación (3).

Además de las competencias específicas, en el máster se incluyen algunas competencias específicas de especialidad. A este respecto, los estudiantes del máster adquirirán, además de las competencias específicas anteriores, las correspondientes a la especialidad que elijan.

A. Competencias específicas de especialidad. Ciencias de la Computación:

A1. Capacidad para tener un conocimiento profundo de los principios y modelos

de la computación e investigar nuevos conceptos, teorías, usos y desarrollos tecnológicos relacionados con este campo (3).

A2. Capacidad para analizar y clasificar problemas algorítmicos en clases de

complejidad (2).

A3. Capacidad para resolver problemas científicos y tecnológicos utilizando herramientas y técnicas de simulación (3).

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A4. Capacidad para analizar y diseñar nuevos modelos y arquitecturas de

computación (2).

A5. Capacidad para diseñar, desarrollar, implementar y validar en dispositivos reconfigurables dinámicamente y parcialmente, algoritmos de procesado digital de la señal (3).

B. Competencias específicas de la especialidad. Innovación en Ingeniería del Software:

B1. Dominio de los tipos de conocimiento necesarios para gestionar y ejecutar la integración, verificación y validación de sistemas software, teniendo en cuenta los estándares/normas desarrollados por los diferentes organismos de estandarización (2).

B2. Capacidad para analizar y aplicar técnicas emergentes en la gestión de

información y conocimiento, y utilizar tecnologías y modelos avanzados de bases de datos (3).

B3. Definir, evaluar y mejorar los procesos software en una organización,

analizando objetivamente los procesos versus los estándares y normas aplicables (3).

C. Competencias específicas de la especialidad. Sistemas Inteligentes para la Comunicación y Movilidad Accesibles:

C1. Capacidad para analizar, planificar y evaluar los sistemas de interacción

persona–ordenador de aplicaciones informáticas (3).

C2. Dominar los conocimientos y destrezas relacionados con la disciplina de sistemas inteligentes para la comunicación y la movilidad accesibles (3).

C3. Conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos (3).

C4. Capacidad para la creación y explotación de entornos virtuales, y para la

creación, gestión y distribución de contenidos multimedia (3).

C5. Investigación y aplicación de técnicas de recuperación de la información a problemas de filtrado y recomendación de contenidos, incluyendo la modelización de perfiles de usuario (3).

C6. Capacidad para desarrollar e investigar en sistemas basados en

geolocalización y en sistemas contextuales, incluyendo el diseño de nuevos servicios y productos en este ámbito (3).

- 19 -

Se espera que los egresados alcancen los objetivos de la titulación mediante la adquisición del nivel asignado a las competencias generales y específicas. En las tablas 1 y 2 siguientes se indica la relación de competencias que asegura la adquisición de cada uno de los objetivos.

O1 O2 O3 O4G1 X XG2 X XG3 XG4 X XG5 X X XG6 X XG7 X XG8 XG9 X XG10 X XG11 X XG12 X X XG13 X XG14 X X XG15 X XG16 X X

Tabla 1: Competencias generales por objetivo en el título de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid.

O1 O2 O3 O4

E1 X X X X

E2 X

E3 X X

E4 X

E5 X X

E6 X X X

E7 X X

E8 X X

E9 X

E10 X X

Tabla 2: Competencias específicas por objetivo en el título de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid.

La competencias generales y específicas del título, de acuerdo con lo que figure en el Marco Español de Cualificaciones para la Educación Superior (MECES) [2], garantizan:

- 20 -

[RD1] Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.

[RD2] Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.

[RD3] Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse

a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.

[RD4] Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones –y los

conocimientos y razones últimas que las sustentan– a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.

[RD5] Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les

permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

En la tabla 3 se establece la relación entre las competencias propuestas y las del Real Decreto.

RD1 RD2 RD3 RD4 RD5

G1 X X X

G2 X X

G3 X X

G4 X X

G5 X X X

G6 X X X X

G7 X X X X

G8 X X

G9 X X X

G10 X X

G11 X X X

G12 X X X

G13 X X

G14 X X X

G15 X X

G16 X X

E1 X X X X

E2 X X X

E3 X X

- 21 -

E4 X X

E5 X X

E6 X X X

E7 X X X

E8 X X

E9 X X

E10 X X X

Tabla 3: Relación entre las competencias del título de Graduado Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid y las de los Reales Decretos 1393/2007 y 861/2010.

3.2 Referencias [1] Informe PAFET - los 20 perfiles más demandados:

http://ceds.nauta.es/informes/formactic05.htm#ENL1 [2] Real Decreto 900/2007, de 6 de julio, por el que se crea el Comité para la

definición del Marco Español de Cualificaciones para la Educación Superior: http://www.unizar.es/eees/doc/RD900_2007.pdf

- 22 -

4.1 Sistemas de información previa a la matriculación y procedimientos accesibles de acogida y orientación de los estudiantes de nuevo ingreso para facilitar su incorporación a la Universidad y la titulación

El procedimiento de Publicación de la Información sobre las Titulaciones que imparte la Escuela Universitaria de Informática (PE-ES-2-004, Sistema de Garantía Interna de Calidad de la Escuela Universitaria de Informática SGIC-EUIUPM) especifica de forma detallada cómo se publicará la información sobre la titulación de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación. Desde el momento en el que un alumno ha sido admitido en el Centro para cursar una de sus titulaciones se habilitará un mecanismo especial de acogida de estos en el centro. El programa de acogida comenzará a funcionar desde ese mismo momento, para recibir y presentar el centro a los alumnos de nuevo ingreso en Junio del curso anterior, hasta la fecha en que comienza su estancia en la Universidad; y continuará hasta la inmersión de estos alumnos en el programa de Tutorías y Mentorías. La Escuela proponente cuenta con los siguientes procedimientos de acogida y orientación de los estudiantes de nuevo ingreso para facilitar su incorporación a la Universidad y la titulación, definidos en el Sistema de Garantía Interno de Calidad de la Escuela Universitaria de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (SGIC-EUIUPM) determina las vías y requisitos de admisión de estudiantes, los procesos de acciones de acogida, el proceso de orientación profesional, de información previa a la matrícula, los procesos de publicación de información y los procesos de mentores y tutores:

Procedimiento de Selección y Admisión PR-CL-1-002, Procedimiento de Acciones de Acogida PR-CL-2.1-001, Procedimiento de orientación profesional PR-CL-2.5-002, Procedimiento de Publicación de la Información PR-ES-2-004, Procedimiento de Proyecto mentor PR-CL-2.1-003, Procedimiento de Tutorías PR-CL-2.1-004, Procedimiento de nivelación PR-CL-2.1-002, Procedimiento de Atención Psicológica PR-CL-2.1-005

Finalmente, los procedimientos relacionados anteriormente y los descritos en el Sistema de Garantía Interno de Calidad garantiza la publicación de toda la información necesaria para que los estudiantes que ingresen en este título dispongan de la información adecuada y actualizada de:

Contenidos de asignaturas y su planificación docente, Fichas técnicas y Guías docentes, Profesores que las imparten y sus horarios de atención de tutorías, Calendario de exámenes, Vías de acceso a las distintas plataformas de tele-enseñanza, etc.

4. ACCESO Y ADMISIÓN DE ESTUDIANTES

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Perfil de ingreso al título: Se requiere que el alumno que ingrese en este título oficial haya cursado estudios de nivel de grado o superior (graduado, ingeniero o licenciado). Si los estudios previos son de Ingeniería Informática accederán directamente al máster; cursando al menos 30 créditos de complementos formaticos en el caso de estudios de Ingeniería Técnica Informática. Si los estudios previos no son de Ingeniería Informática, la Comisión Académica del Máster valorará la adecuación del perfil de los alumnos para su admisión en el máster y podrá especificar hasta un máximo de 60 créditos de complementos formativos. Como características personales son necesarias:

1. La capacidad para el aprendizaje autónomo y la actualización de conocimientos en el área de la Informática.

2. Saber trabajar en situaciones con poca información y bajo presión, aportando nuevas ideas y siendo creativo.

3. La capacidad de trabajo en un equipo, organizando, planificando, tomando decisiones, negociando y resolviendo conflictos, relacionándose, y criticando y haciendo autocrítica.

4. La capacidad para tomar iniciativas y espíritu emprendedor, el liderazgo, la dirección, la gestión de equipos y proyectos.

5. Ser buen comunicador, tanto de forma hablada como escrita, en diferentes lenguas con público de diferente procedencia.

4.2 Criterios de acceso y condiciones o pruebas de acceso especiales Los criterios de acceso y las condiciones o pruebas especiales de acceso al Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación han sido establecidos a partir de los Reales Decretos 1393/2007 y 861/2010 y de las recomendaciones del Acuerdo del Consejo de Universidades para la propuesta de títulos oficiales de Grado y Máster Universitario en el ámbito de la Ingeniería Informática y son:

Estar en posesión de un título universitario oficial español u otro expedido por una institución de educación superior del Espacio Europeo de Educación Superior que facultan en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de Máster.

Así mismo, podrán acceder los titulados conforme a sistemas educativos ajenos al Espacio Europeo de Educación Superior sin necesidad de la homologación de sus títulos, previa comprobación por la Universidad de que aquellos acreditan un nivel de formación equivalente a los correspondientes títulos universitarios oficiales españoles y que facultan en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de posgrado. El acceso por esta vía no implicará, en ningún caso, la homologación del título previo de que esté en posesión el interesado, ni su reconocimiento a otros efectos que el de cursar las enseñanzas de Máster.

Asimismo, se permitirá el acceso al Máster cuando el título de grado del

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interesado acredite haber cursado el módulo de formación básica, el módulo común a la rama de Informática y 48 créditos de los ofertados en el conjunto de los bloques de tecnología específica de un título de grado vinculado con el ejercicio de la profesión de Ingeniero Técnico en Informática.

Pruebas de Acceso La Normativa de Acceso y Matriculación de la UPM establece (Capítulo V, artículo 49, punto 1) que si el número de plazas demandadas superara al de las ofertadas o si el Centro que imparte la titulación de Máster lo considera oportuno, el Vicerrectorado de Alumnos podrá autorizar la realización de una prueba específica en el calendario establecido en el Anexo 11 de dicha normativa. Desarrollando en el resto del artículo, todo el procedimiento que se debe llevar a cabo, en el caso de realizarse dichas pruebas: publicación, criterios de calificación, publicación de listas y presentación de alegaciones. Así como los criterios de selección (Artículo 50).

Admisión y Complementos formativos El órgano responsable de la admisión de alumnos en el Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación corresponde a la Comisión Académica del título, cuya composición y atribuciones son detalladas en la sección 5.1.1 de esta memoria.

Si los candidatos no están en posesión de un título equivalente al de Ingeniero Técnico en Informática, deberán realizar los complementos formativos necesarios para cubrir los módulos de formación básica y de materias comunes a la rama de Informática y 48 créditos de los módulos de tecnología específica de un título de grado vinculado con el ejercicio de la profesión de Ingeniero Técnico en Informática.

La selección y admisión de estudiantes se realizará de acuerdo con los siguientes conceptos y valoraciones:

Formación:

Titulación Puntuación

Graduado, Ingeniero o Licenciado en Informática de 45 a 55 puntos

Ingeniero Técnico en Informática de 35 a 45 puntos

Ingeniero o Licenciado en Ciencias Físicas o Matemáticas de 25 a 35 puntos

Licenciado en Ciencias de 15 a 25 puntos

Licenciado de 5 a 15 puntos

Nota: Si un candidato tiene varias titulaciones se tendrá en cuenta la que le aporta más puntos.

Expediente académico: de 20 a 30 puntos.

Experiencia profesional en áreas relacionadas con el perfil de ingreso al título: de 5 a 15 puntos.

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Número de créditos de complementos formativos requeridos: de 5 a 15 puntos.

Entrevistas que los candidatos podrán tener, si le son requeridas, con la Comisión Académica del Máster: de 0 a 10 puntos.

A cada candidato se le puntuará cada uno de los conceptos anteriores y se le asignará una calificación sumando todas las puntuaciones anteriores. Una vez realizado este proceso, se ordenarán los candidatos en orden decreciente de calificación y se admitirán en ese orden hasta completar el cupo de entrada establecido.

Como es natural, la admisión en el Máster no implicará, en ningún caso, la modificación de los efectos académicos ni profesionales que corresponden al título previo del que esté en posesión el interesado, ni su reconocimiento.

El SGIC-EUIUPM trata la definición de las vías y requisitos de admisión de estudiantes a través del "Proceso de identificación de perfiles y captación de estudiantes", PR-CL-1-001, y tiene previstos mecanismos adecuados y accesibles para la selección y admisión de alumnos en cualquiera de las Titulaciones del Centro a través del "Proceso de selección y admisión de estudiantes" (PR-CL-1-002), de información previa a la matriculación a través del "Proceso de acciones de acogida", PR-CL-2.1-001, "Proceso de publicación de la información sobre las titulaciones que imparte la Escuela Universitaria de Informática", PR-ES-2-004, "Proceso de mentorías", PR-CL-2.1-003, y "Proceso de Tutorías", PR-CL-2.1-004.

4.3 Sistemas de apoyo y orientación de los estudiantes una vez matriculados

El SGIC-EUIUPM tiene establecidos los sistemas de apoyo y orientación de los estudiantes una vez que se han matriculado en la Escuela.

Procedimiento de orientación profesional PR-CL-2.5-002 Procedimiento de Proyecto mentor PR-CL-2.1-003 Procedimiento de Tutorías PR-CL-2.1-004 Procedimiento de Atención Psicológica PR-CL-2.1-005

Además, se incluyen algunas acciones concretas para la orientación y apoyo a los estudiantes admitidos en el Máster

Plan de Tutorías curriculares: Un tutor curricular asesorará al alumno a lo largo de su estancia en el Centro en cualquier cuestión relativa con su trayectoria curricular.

Tutorías académicas: Los profesores de las diversas materias que constituyen el Máster solventarán las dudas de cualquier alumno matriculado en sus materias facilitando su comprensión y sus posibilidades de evaluación positiva en la misma.

Servicio de atención psicológica de la UPM.

Cuenta de correo electrónico UPM. La forma de activación estará disponible en el servidor Web de la Universidad.

Información sobre becas y ayudas al estudio, a través de las Subdirecciones de Ordenación Académica y de Relaciones Externas y de los servidores Web de la

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universidad y el centro.

4.4 Transferencia y reconocimiento de créditos: sistema propuesto por la Universidad

La Universidad Politécnica de Madrid ha aprobado su “Normativa de Reconocimiento y Transferencia de Créditos” en Consejo de Gobierno de fecha 26 de febrero de 2009 [1].

4.5 Normas de permanencia: sistema propuesto por la universidad:

La normativa de permanencia será la fijada por la Universidad Politécnica de Madrid para los títulos de Máster Universitario [2].

4.6 Referencias [1] http://www.upm.es/sfs/Rectorado/Vicerrectorado%20de%20Alumnos/Informacion

/Normativa/normativa_recono_trans_creditos.pdf

[2] http://www.upm.es/sfs/Rectorado/Vicerrectorado%20de%20Alumnos/Informacion/Normativa/NORMATIVA%20DE%20ACCESO%20Y%20MATRICULACION%20PERMANENCIA%20.pdf

- 27 -

5. PLANIFICACIÓN DE LAS ENSEÑANZAS

5.1. Estructura de las enseñanzas. Explicación general de la planificación del plan de estudios La estructura general del título de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid presentado en esta memoria es, siguiendo el esquema de la tabla 2 (anexo I) del Real Decreto 861/2010 por el que se establece la ordenación de las enseñanzas universitarias oficiales, la indicada en la tabla 1.

Módulo Créditos

Fundamentos de Investigación en Ciencias y Tecnologías de la Computación

12

Seminarios Avanzados 9

Optatividad 24

Proyecto Fin de Máster 15

Total 60

Tabla 1: Estructura general del título de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid.

En el título se proponen tres materias-especialidades (entre las que los estudiantes pueden eligen una) que definen el módulo de “Optatividad” del Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid. Las especialidades se especifican en la tabla 2.

Especialidades para el módulo de “Optatividad”

Ciencias de la Computación

Innovación en Ingeniería del Software

Sistemas Inteligentes para la Movilidad y la Comunicación Accesibles Tabla 2: Especialidades del módulo de “Optatividad” en el título de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid.

La propuesta del título de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid cumple los requisitos exigidos en el artículo 15 (directrices para el diseño de títulos de Máster Universitario) de los Reales Decretos 1393/2007 y 861/2010:

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1. El Máster tiene una extensión de 60 créditos.

2. El Proyecto Fin de Máster tiene una extensión de 15 créditos.

3. El Máster no habilita para el ejercicio de actividades profesionales.

La distribución de créditos por módulos y materias en el título de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid se ilustra en la tabla 3.

Módulo Materia Carácter Créd.

Fundamentos de Investigación en Ciencias y Tecnologías de la Computación

Innovación como Instrumento de Desarrollo de Productos Software

OB 4

Tendencias en Inteligencia Artificial OB 4

Sistemas Distribuidos OB 4

Seminarios Avanzados

Seminario de Investigación OB 3

Estado del Arte de la Investigación en Ciencias y Tecnologías de la Computación

OB 6

Optatividad

Ciencias de la Computación OP 24

Innovación en Ingeniería del Software OP 24

Sistemas Inteligentes para la Movilidad y la Comunicación Accesibles

OP 24

Proyecto Fin de Máster Proyecto Fin de Máster OB 15

Total 60

Tabla 3: Distribución de créditos por módulos y materias en el título de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid.

La estructura del Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación, en créditos obligatorios, optativos (especialidades) y de Proyecto Fin de Máster, queda del siguiente modo:

PROYECTO FIN

DE MÁSTER 15

CREDITOS

OPTATIVOS 24

CREDITOS

OBLIGATORIOS 21

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Las competencias generales y específicas de la titulación de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación (descritas en la sección 3.2 de esta memoria) que los estudiantes deben adquirir, se distribuyen en las materias obligatorias tal como se recoge en las tablas 4 y 5.

Innovación como Instrum

ento de D

esarrollo de Productos

Software

Tendencias en Inteligencia

Artificial

Sistemas D

istribuidos

Seminario de Investigación

Estado del A

rte de la Investigación en C

iencias y T

ecnologías de la Com

putación

Proyecto F

in de Máster

G1 X

G2 X

G3 X X

G4 X

G5 X

G6 X X

G7 X X X

G8 X X

G9 X X

G10 X X

G11 X X X

G12 X

G13 X X X

G14 X X

G15 X X

G16 X

Tabla 4: Competencias generales por materias obligatorias en el título de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid.

- 30 -

Innovación como Instrum

ento de D

esarrollo de Productos Softw

are

Tendencias en Inteligencia

Artificial

Sistemas D

istribuidos

Seminario de Investigación

Estado del A

rte de la Investigación en C

iencias y T

ecnologías de la Com

putación

Proyecto F

in de Máster

E1 X X X X

E2 X X X X

E3 X X

E4 X X X

E5 X X X

E6 X X X

E7 X X X

E8 X X X

E9 X X X

E10 X X X

Tabla 5: Competencias específicas por materias obligatorias en el título de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid.

La distribución detallada en módulos, materias, asignaturas (previsión inicial) y créditos del título de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid se detalla en la tabla 6.

Módulo Materia Asignatura Créd.

Fundamentos de Investigación en Ciencias y Tecnologías de la Computación

Innovación como Instrumento de Desarrollo de Productos Software

Innovación como Instrumento de Desarrollo de Productos Software

4

Tendencias en Inteligencia Artificial Tendencias en Inteligencia Artificial 4

Sistemas Distribuidos Sistemas Distribuidos 4

Seminarios Avanzados

Seminario de Investigación

Seminario de Investigación 3

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Estado del Arte de la Investigación en Ciencias y Tecnologías de la Computación

Estado del Arte de la Investigación en Ciencias y Tecnologías de la Computación

6

Optatividad

Ciencias de la Computación

Ampliación de Sistemas Distribuidos

24

Bio-Operations and Combinatorial Algorithms

Exact Pattern Recognition

Modelización y análisis de sistemas

Modelos de Computación no Convencionales

Procesado Digital de Señales, Voz e Imagen

Simulación de redes de comunicaciones

Innovación en Ingeniería del Software

Arquitectura Software y Metamodelos

24

Ciclos de vida de mejora de procesos y sus modelos asociados

Construcción avanzada de productos software

Gestión de Datos, Información y Servicios en Innovación

Propiedad Intelectual y Sistemas Intensivos en Software

Relaciones interpersonales y habilidades de comunicación y gestión de equipos

Tecnologías y Modelos Avanzados de Bases de Datos

Sistemas Inteligentes para la Movilidad y la Comunicación Accesibles

Geoinformática & Context Aware Computing

24

Metaversos

Movilidad, Usabilidad y Accesibilidad

Redes de Neuronas y Aplicaciones

Teledetección: Fundamentos y Aplicaciones

Proyecto Fin de Máster Proyecto Fin de Máster Proyecto Fin de Máster 15

Tabla 6: Distribución detallada en módulos, materias, asignaturas y créditos en el título de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid.

A continuación, en la tabla 7, se muestra la organización de los módulos y materias del título de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid en semestres.

Módulo Materia 1er sem 2o sem

Fundamentos de Investigación en Ciencias y Tecnologías de la

Innovación como Instrumento de Desarrollo de Productos Software

4

Tendencias en Inteligencia Artificial 4

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Computación Sistemas Distribuidos 4

Seminarios Avanzados

Seminario de Investigación 3

Estado del Arte de la Investigación en Ciencias y Tecnologías de la Computación

6

Optatividad 12 12

Proyecto Fin de Máster Proyecto Fin de Máster 15

Total 30 30

Tabla 7: Organización de los módulos y materias del título de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid en semestres.

El título de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid incluye, además de asignaturas, otras actividades contempladas en los Reales Decretos 1393/2007 y 861/2010 de la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre de Universidades o recomendadas por la Universidad Politécnica de Madrid. Entre ellas destaca la posibilidad de realizar el segundo semestre en otros centros universitarios o de investigación, tanto nacionales como internacionales. En este caso las actividades previstas para la estancia en otro centro deben contemplar la realización del Proyecto Fin de Máster, la asistencia a un seminario de investigación y la realización de otras actividades relacionadas con el máster equivalentes a 12 créditos. Los estudiantes que quieran cursar una de las especialidades deben elegir los 24 créditos optativos de entre las asignaturas ofertadas en la especialidad deseada. Esta circunstancia se reflejará en el Suplemento Europeo al Título.

Mecanismos de coordinación docente del título El Centro cuenta con la Comisión de Ordenación Académica (COA), contemplada en el artículo 96 de los Estatutos de la Universidad Politécnica de Madrid, y con dos subdirecciones específicas (Subdirección de Ordenación Académica y Subdirección de Estudios de Postgrado) que establecen, gestionan y verifican los mecanismos adecuados para la coordinación docente de todas las titulaciones del Centro. La Comisión de Ordenación Académica se reúne periódicamente para determinar las medidas a adoptar para resolver los posibles problemas de coordinación docente.

Además, la Junta de Centro aprobó la creación de una comisión de ordenación académica para cada uno de los títulos de Máster Universitario regulados por los Reales Decretos 1393/2007 y 861/2020, especificando su composición y competencias. Estas comisiones se coordinan entre sí a través de la Comisión de Ordenación Académica de Centro.

Por tanto, para el título de máster presentado en esta memoria, existen dos comisiones de coordinación: la Comisión de Ordenación Académica y la Comisión de Ordenación Académica del Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación:

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1. Comisión de Ordenación Académica (COA). Esta comisión, regulada por los estatutos de la Universidad Politécnica de Madrid, está presidida por el Director o Subdirector en quien delegue y está compuesta por un profesor de cada departamento, sección departamental y unidad docente y un número de alumnos en la proporción definida por la Junta de Escuela.

2. Comisión de Ordenación Académica de Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación. Esta comisión está constituida por el Presidente, nombrado por el Director del Centro, representantes de los Departamentos, de entre los profesores que imparten docencia en el Máster, un representante por materia, elegido por y de entre los profesores que imparten asignaturas de dicha materia, el coordinador del título, nombrado por el Director del Centro, y el Delegado o Subdelegado de alumnos de la titulación. En su primera reunión la Comisión elegirá Secretario, entre los profesores que formen parte de la misma.

Adicionalmente, se creará una Comisión de Compensación Curricular, dependiente de la Comisión de Ordenación Académica del Máster, responsable de compensar asignaturas por curso cuando sea un hecho fehaciente que alguna asignatura ha sobrepasado la carga de trabajo establecido (ECTS) para el alumno y/o el currículo del alumno así lo demande. Los procedimientos que sea necesario desarrollar para asegurar el correcto funcionamiento de estas comisiones, así como su composición, formarán parte del Sistema Interno de Garantía de Calidad del Centro y deberán haber sido aprobados por la Junta del Centro con carácter previo a su aplicación.

5.2 Planificación y gestión de la movilidad de estudiantes propios y de acogida Dada la naturaleza de los estudios propuestos, la posibilidad de realizar parte del programa formativo en el extranjero es de la máxima importancia, tanto por el interés de las materias que puedan ofertarse en las titulaciones europeas en Ciencias y Tecnologías de la Computación y otras del ámbito de la Ingeniería Informática, como por el desarrollo de las competencias “Trabajo en contextos internacionales” (G6), “Uso de la lengua inglesa” (G7) y “Reconocimiento a la diversidad y la multiculturalidad” (G13). Adicionalmente, hay que reseñar que el máster presentado cuenta con un amplio reconocimiento como titulación de postgrado en Europa y Estados Unidos, como aparece reflejado en la sección 2.2 de esta memoria. Esto significa que podrán alcanzarse nuevos convenios de colaboración en el futuro, además de los que se describen en este apartado. Dentro de varios programas marco de movilidad suscritos por la UPM, la Escuela Universitaria de Informática tiene firmados numerosos acuerdos bilaterales propios. Así, dentro del programa Erasmus colabora activamente con 25 universidades europeas y puede enviar o recibir a 48 estudiantes por un total de 357 meses/año, como se detalla en la tabla 8.

País Ciudad Universidad de destino Página web Código

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Erasmus

Alemania Augsburgo Fachhochschule Augsburg http://www.fh-augsburg.de/auslandsamt/ D Augsbur02

Alemania Berlin Fachhochschule für Technik und Wirtschaft

http://www.en.fhtw-berlin.de/ D Berlin14

Alemania Düsseldorf Heinrich Heine Universität Düsseldorf

http://www.uni-duesseldorf.de/home/Internationales/Englisch/index_html

D Dusseld01

Alemania Friburgo Albert-Ludwigs-Universität Freiburg

http://www.uni-freiburg.de/index_en.php D Freibur01

Alemania Regensburg Fachhochschule Regensburg http://www.fh-regensburg.de/index.php-id=1712.html D Regensb02

Alemania Ulm Fachhochschule Ulm http://www.fh-neu-ulm.de/e/index.php D Ulm02

Austria Viena Technische Universität Wien http://www.tuwien.ac.at/tu_vienna/ A Wien02

Bélgica Gante Universiteit Gent http://www.ugent.be/en B Gent01

Bélgica Gante University College Gent [Hogeschool]

http://international.hogent.be/ B Gent25

Bulgaria Sofia Technical University of Sofia http://www.tu-plovdiv.bg/en/ Bg Sofia16

Dinamarca Roskilde Roskilde Universitetscenter http://www.ruc.dk/ruc_en/ Dk Roskild01

Estonia Talinn Tallinn University of Technology

http://www.ttu.ee/?lang=en Ee Tallinn04

Finlandia Helsinki Helsinki University of Technology [Teknillinen Korkeakoulu]

http://kva.tkk.fi/en/ Sf Espoo01

Finlandia Espoo EVTEK-Institute of Technology

http://www.evtek.fi/en/ Sf Espoo02

Finlandia Joensuu North Karelia Polytechnic http://www.ncp.fi/english/default.htm Sf Joensuu09

Francia Chambery Université de Savoie http://www.univ-savoie.fr F Chamber01

Francia Lille Université des Sciences et Technologies de Lille

http://ustl1.univ-lille1.fr/projetUstl/ F Lille01

Francia Nantes Ecole Nationale Supérieures des Mines de Nantes

http://webi.emn.fr/ F Nantes37

Grecia Patras University of Patras http://www.ceid.upatras.gr/en/index.htm G Patra01

Holanda Groningen Hanzehogeschool Groningen http://www.hanze.nl/home/International Nl Groning03

Polonia Bialystok Bialystok Technical University http://www.pb.bialystok.pl/

http://www.pb.edu.pl/oldpb/socrates/guide.htm Pl Bialyst01

Polonia Lodz Technical University of Lodz http://www2.p.lodz.pl/en/index.htm Pl Lodz02

Polonia Poznan Poznan University of Technology

http://www.cs.put.poznan.pl/ Pl Poznan02

Rep. Checa

Brno Brno University of Technology http://www.fit.vutbr.cz/ Cz Brno01

Reino Unido

Birmingham Birmingham City University http://www.bcu.ac.uk/ Uk Birming 03

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Tabla 8: Acuerdos de la Escuela Universitaria de Informática con universidades europeas.

América Latina A través del programa Magalhaes-Smile, la Escuela Universitaria de Informática tiene suscritos acuerdos propios con cinco universidades de cinco países que se indican en la tabla 9:

País Ciudad Universidad de destino Página web

Argentina Buenos Aires Instituto Tecnológico de Buenos Aires http://www.itba.edu.ar

Brasil Sao Paulo Universidad de Sao Paulo http://www.usp.br

Chile Santiago de Chile Pontificia Universidad Católica de Chile http://www.puc.cl

México México D.F. Universidad Nacional Autónoma de México http://www.unam.mx

Perú San Miguel Pontificia Universidad Católica del Peru http://pucp.edu.pe

Tabla 9: Acuerdos de la Escuela Universitaria de Informática con universidades iberoamericanas.

Programas de movilidad compartidos Los estudiantes de la EUI pueden optar a participar en otros acuerdos de movilidad como: LAE3 para la América Latina; GE4, Global E3, ASE3 o Vulcanus vinculados a América del Norte y Asia y que son compartidos por toda la Universidad Politécnica de Madrid.

Gestión de la movilidad internacional en el Centro Tras 20 años de experiencia del programa Sócrates-Erasmus, recientemente revisado y renombrado como Programa de Aprendizaje Permanente [Life Long Learning Programme], es pertinente usar su normativa como referente para cualquier otro programa de movilidad internacional. Toda la información relativa a los programas y acuerdos internacionales que tiene suscritos la Escuela Universitaria de Informática está accesible a través de su página Web: http://www.eui.upm.es/internacional/programas_movilidad.

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5.3 Descripción detallada de los módulos o materias de enseñanza-aprendizaje de que consta el plan de estudios

5.3.1 Metodología y procedimientos de evaluación Los conjuntos de actividades, metodologías y estrategias de evaluación que se tomarán como referencia para rellenar las fichas de las materias que integran el título de grado propuesto son los siguientes: Actividades

1. Acción tutorial (antes, durante, después). 2. Análisis y resolución de problemas. 3. Asistencia a clases y a conferencias. 4. Elaboración de documentación (trabajos teóricos) sobre la materia. 5. Estudio individual de la materia, lecturas guiadas (con preguntas para

responder después de la lectura). 6. Exposición oral. 7. Participación en foros. 8. Prácticas de laboratorio. 9. Proceso de evaluación (de cualquier tipo). 10. Realización de un proyecto (PBL).

Metodologías 1. Aprendizaje basado en casos. 2. Aprendizaje basado en problemas. 3. Aprendizaje basado en proyectos. 4. Aprendizaje cooperativo (jigsaw, jigsaw-pro, pirámide…). 5. Clase magistral y clase magistral participativa. 6. Portafolio. 7. Tutorías individuales y grupales.

Estrategias/métodos evaluadores 1. Asistencia y participación en el aula. 2. Evaluación/coevaluación/autoevaluación de exposiciones orales. 3. Evaluación de actividades prácticas (laboratorios). 4. Evaluación de trabajos teóricos (problemas, mapas conceptuales, informes…). 5. Evaluación de test (parciales o sumativos) y guiones. 6. Exámenes escritos (parciales y finales).

1. Actividades

Las actividades se pueden realizar individualmente o en grupo. En ambos casos la metodología utilizada para el desarrollo de dichas actividades debe asegurar el aprendizaje de los estudiantes medido como la consecución de los objetivos enunciados para la materia. Se acompaña una breve descripción de la actividad para delimitar su significado y ámbito de aplicación. La tutoría universitaria es una actividad de carácter formativo que se ocupa del desarrollo académico de los estudiantes y de su orientación profesional. La acción tutorial debe ocuparse de los aspectos académicos de los estudiantes, de la mejora

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de su rendimiento, de la ampliación de sus expectativas y, también, de su orientación profesional. La acción tutorial puede desarrollarse antes del inicio de los estudios universitarios (orientación sobre los estudios a emprender), durante los estudios (selección del currículo) y una vez finalizados los mismos (seguimiento de los egresados). El análisis y resolución de problemas hace referencia, no tanto a la resolución en sí del problema en cuestión, sino a que el estudiante aprenda a plantearse el problema, a seleccionar varias estrategias de resolución, a elaborar una o varias soluciones y a evaluar las diferentes alternativas. La asistencia a clase es la actividad más habitual entre nuestros estudiantes. El aula sigue siendo un punto de encuentro entre discentes y docentes y un elemento enriquecedor en el aprendizaje del estudiante no solo para la adquisición de competencias específicas sino también de habilidades sociales. La asistencia a conferencias precisa que el estudiante asista a una o varias conferencias impartidas por profesores de reconocido prestigio y externos al Centro. Las conferencias deben versar sobre la materia de estudio y estar enfocadas a mostrar los últimos desarrollos y aplicaciones en la misma. El estudiante debe demostrar que ha asimilado los contenidos de la conferencia mediante la entrega de un producto (realizar un test al final de la conferencia, realizar un pequeño resumen, elaborar un informe sobre el tema de la conferencia pero de mayor calado, realizar una presentación oral sobre algún aspecto de la conferencia, etc.) La elaboración de documentación sobre la materia objeto de estudio tiene muy diversas implementaciones. Dicha documentación puede ir desde la elaboración de un glosario de términos de la asignatura, hasta la elaboración de transparencias sobre temas y epígrafes de la misma, propuesta de nuevos problemas, mini-proyectos, baterías de problemas/test y sus soluciones, discusiones sobre soluciones a problemas, etc. El estudio individual de la materia es seguramente una de las actividades más exigentes. Es conveniente que el estudiante genere algún tipo de resultado “visible” de ese estudio. Por ejemplo, se le puede pedir que genere una lista de preguntas sobre contenidos estudiados que no ha comprendido o que elabore un mapa conceptual sobre la materia estudiada. Es también interesante que el profesor proponga una serie de preguntas a las que el estudiante debería responder una vez estudiado el tema o epígrafe en cuestión. En las exposiciones orales los estudiantes deben realizar una exposición al resto de la clase (y al profesor o profesores) de algún tema relacionado con la materia de estudio. El tiempo de exposición está acotado y tras éste viene un tiempo de preguntas y debate con el resto de compañeros. Antes de ejecutar esta actividad, el docente debe haber supervisado la corrección y calidad de la exposición. Después de la misma, el docente debe corregir errores (si los hubiere) y limitarse a conducir una discusión dirigida entre los estudiantes. La participación en foros hace referencia a entrar en debates sobre temas de la materia objeto de estudio a través de una plataforma electrónica. El docente, o los propios estudiantes, pueden abrir “hilos” sobre temas que se estén estudiando.

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Las prácticas de laboratorio deben poner en práctica aspectos de la materia estudiados solo en forma teórica. Deben servir al estudiante para enfrentarse a problemas cuya solución requiere la síntesis y la aplicación de conocimientos previamente adquiridos. El proceso de evaluación persigue obtener indicadores sobre el grado de aprendizaje de los estudiantes. También sirve para el propio aprendizaje si se utilizan en modalidades tales como la coevaluación o la autoevaluación. La realización de un proyecto es adecuada con la metodología de aprendizaje basada en proyectos. Dicho proyecto debe permitir al estudiante aunar los conocimientos que tenga sobre la materia para abordar la realización del proyecto. Es interesante la realización de proyectos interdisciplinares (aparte del TFG). Con asignaturas cuatrimestrales es difícil llevar a cabo esta actividad a menos que se trate de proyectos muy reducidos.

2. Metodologías

En el aprendizaje basado en casos se enfrenta al estudiante a un caso real que debe afrontar. Para ello debe realizar una búsqueda bibliográfica, selección de documentación, filtrado y síntesis de la misma. A partir de entonces el estudiante debe estudiar las diferentes estrategias con las que abordar el caso a resolver en función de las características del mismo y de la documentación estudiada. El profesor queda en un mero plano de asesor e inductor de las líneas de solución a analizar. En el aprendizaje basado en problemas se trata de enfrentar a los grupos base (entre 3 y 5 estudiantes) con un conjunto de problemas sin que previamente tengan los conocimientos teóricos para resolverlos. Los grupos, orientados por el profesor, deben documentarse sobre los temas necesarios para abordar el problema. Durante la realización de estas sesiones los estudiantes tendrán que entregar ejercicios resueltos individualmente así como ejercicios resueltos en grupo. En el aprendizaje basado en proyectos, el profesor (o los propios estudiantes) propone la realización de un proyecto. El profesor no explica, más bien supervisa las reuniones de los estudiantes y monitoriza el avance de los equipos. Lo más importante no es el tema en sí del proyecto sino el uso de un conjunto de conocimientos para aplicarlos a un proyecto real o ficticio. Los estudiantes deben analizar el problema, proponer y aplicar una solución y evaluar dicha solución. El producto final suele ser el proyecto, un informe escrito y una presentación oral. El aprendizaje cooperativo es una estrategia en la que los estudiantes trabajan divididos en pequeños grupos en actividades de aprendizaje y son evaluados según la productividad del grupo. Las metas de los miembros del grupo están compartidas y cada individuo alcanza su objetivo sólo si también consiguen sus compañeros el suyo. El aprendizaje cooperativo se sustenta en cuatro principios: interdependencia positiva, exigibilidad individual, interacción cara a cara y uso adecuado de habilidades para trabajar en grupo. La clase magistral sigue siendo uno de los métodos docentes más utilizados en la enseñanza universitaria. En comparación con otros métodos es más eficaz para la transmisión de información a grandes grupos de estudiantes, para facilitar la

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comprensión de conceptos complejos y para sintetizar fuentes diversas de información. La clase magistral participativa hace alusión a la creación de grupos informales de aprendizaje cooperativo creados temporalmente para dar respuesta a cuestiones planteadas por el docente. El portafolio es un método de enseñanza, aprendizaje y evaluación que consiste en la aportación de producciones de diferente índole por parte del estudiante a través de las cuales se pueden juzgar sus capacidades en el marco de una disciplina o materia de estudio. Estas producciones informan del proceso personal seguido por el estudiante, permitiéndole a él y los demás ver sus esfuerzos y logros, en relación a los objetivos de aprendizaje y criterios de evaluación establecidos previamente. La tutoría grupal es el proceso de seguimiento de un grupo de alumnos con la finalidad de abrir un espacio de comunicación, conversación y orientación grupal, donde los alumnos tengan la posibilidad de revisar y discutir junto con su tutor temas que sean de su interés, inquietud, preocupación, así como también para mejorar el rendimiento académico, desarrollar hábitos de estudio, reflexión y convivencia social. Cada grupo acordará la cita con el profesor dentro de un rango de horarios preestablecido y es obligatoria la asistencia de todos los componentes del grupo.

3. Estrategias/métodos evaluadores Para obtener indicadores sobre el progreso en el aprendizaje de nuestros estudiantes utilizamos pruebas de evaluación. Este conjunto de pruebas configura lo que ha venido a denominarse “evaluación continua”. Hay que reseñar que esta evaluación continua no excluye el clásico examen final; únicamente le resta “peso” dentro de la calificación final. De hecho, en la evaluación continua deben intervenir tantas pruebas y de tantos estilos distintos (estrategias evaluadoras) como aprecie el instructor que sea necesario para medir correctamente el aprendizaje del estudiante. Dichas estrategias evaluadoras deben ser lo más precisas y eficientes posibles. Precisas ya que deben determinar el grado (de 0 a 10) de aprendizaje del estudiante; eficientes, ya que su aplicación debe consumir el menor número de recursos del instructor y del estudiante. Además, los métodos de evaluación para trabajos colectivos deben primar la responsabilidad individual y la interdependencia positiva. Asistencia y participación en el aula. Con el cada vez más reducido número de estudiantes por aula, ahora estamos en condiciones de hacer un seguimiento personalizado de las actitudes y aptitudes de cada uno de ellos. Las nuevas metodologías docentes de aprendizaje activo implican una actitud activa del estudiante en el aula y su asistencia a todas las sesiones que se organicen en la misma. El profesor puede medir, subjetivamente, la implicación del estudiante en estas actividades y otorgarle una calificación por su participación en ellas. Evaluación/coevaluación/autoevaluación de exposiciones orales. Las exposiciones orales son una actividad que también se puede evaluar. Junto con la evaluación de la propia exposición, el profesor puede también solicitar a los estudiantes que generen un informe escrito de lo expuesto. Los estudiantes pueden intervenir a la hora de calificar la exposición de sus compañeros (coevaluación). Para ello es preciso que tengan criterios objetivos y fácilmente aplicables. Una forma de

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hacerlo es utilizar una matriz de valoración analítica (rúbrica). Por supuesto, el estudiante también se puede evaluar utilizando esa matriz (autoevaluación). Evaluación de actividades prácticas (laboratorios). Esta evaluación puede tener dos componentes. Por un lado se evalúa el proceso seguido para llegar al producto final. Por otro, se evalúa el producto final entregado. Evaluación de los trabajos teóricos (problemas, mapas conceptuales, informes…). En este tipo de evaluación es necesario que los criterios de corrección sean públicos antes de iniciar la actividad. Esta publicidad siempre es conveniente ya que evita la parcialidad a la hora de evaluar. Se deben entregar los trabajos corregidos a los estudiantes, con las anotaciones pertinentes (feedback) de tal manera que rehagan/completen el trabajo para una próxima entrega. En función del número de entregas se puede crear un portafolio. Evaluación mediante test (parciales o sumativos) y guiones. Los tests son una prueba rápida y objetiva de medir el aprendizaje del estudiante. La única dificultad que presentan es su elaboración (que debe ser muy cuidadosa con el objeto de que las preguntas no presenten ambigüedades y se refieran a los aspectos más importantes de la materia). Cada test puede abarcar una parte de la materia o ser sumativos; es decir, el test actual contempla toda la materia impartida hasta el momento. Los guiones son preguntas cortas (a responder en un párrafo) que el profesor formula al final de la clase y que se refiere a algunas de las ideas principales trabajadas durante la sesión. Exámenes escritos (parciales y finales). Estas son las estrategias evaluadoras más comúnmente utilizadas. Incluso con un sistema de evaluación continuada estas estrategias siguen siendo válidas. Los criterios de corrección deben publicarse inmediatamente después de finalizado el examen.

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5.3.2 Características generales de las materias y asignaturas

Las materias del plan de estudios tienen en común las siguientes características:

1. Carácter (obligatorio/optativo): obligatorio, a excepción de “Optatividad” que tienen carácter optativo.

2. Unidad temporal: un semestre, a excepción de “Seminarios Avanzados” y

“Optatividad” cuya unidad temporal es un curso.

3. Requisitos previos (en su caso): no se han establecido requisitos previos, aparte de la secuenciación temporal de las asignaturas que constituyen las materias, que se recoge en la tabla 7, pág. 32.

4. Acciones de coordinación (en su caso): El Centro cuenta con una Comisión

de Ordenación Académica, una Comisión de Ordenación Académica del Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación y una subdirección específica de Estudios de Postgrado, que establecen, gestionan y verifican los mecanismos adecuados para la coordinación docente de la titulación. Las dos Comisiones de Ordenación Académica se reúne periódicamente para determinar las medidas a adoptar para resolver los posibles problemas de coordinación docente.

Además está previsto que las asignaturas de las materias definan una “plantilla guía de la asignatura” que contemple la descripción detallada de todas las actividades de enseñanza-aprendizaje, así como de la organización temporal de las mismas.

5. Adecuación de las actividades formativas a la organización temporal

establecida: Las materias se dividen en asignaturas, que se imparten a lo largo de un semestre. En las tablas 7 y 8 (págs. 32 y 33) se detalla la distribución de asignaturas y materias en cursos y semestres. Del mismo modo, las actividades formativas de las materias se desarrollan durante la impartición de las asignaturas que las integran y se organizan temporalmente en semestres y, de acuerdo con la plantilla guía de cada asignatura, en unidades temporales más pequeñas: semanas, quincenas, etc. De esta forma se asegura la adecuación de la organización temporal de las actividades formativas.

Las asignaturas que integran las materias tienen en común la siguiente característica:

1. Carácter (obligatorio/optativo): optativo, a excepción de “Ingeniería del Software”, “Inteligencia Artificial”, “Sistemas Distribuidos”, “Seminario de Investigación”, “Estado del Arte de la Investigación en Ciencias y Tecnologías de la Computación” y “Proyecto Fin de Grado” que tienen carácter obligatorio.

2. Contribución a las competencias de las actividades formativas: las

actividades formativas previstas en cada asignatura contribuyen a la adquisición de las competencias que tiene asignadas. Este hecho se refleja en la ficha de cada asignatura en la que se indica la contribución (en %) de cada actividad formativa a la adquisición de las competencias de la asignatura.

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5.3.3 Detalle de las materias por módulos

El máster se plantea, como ya se ha indicado, con varios módulos comunes organizados en créditos obligatorios y un módulo optativo en el que se incluyen tres especialidades diferentes: Ciencias de la Computación, Innovación en Ingeniería Software y Sistemas Inteligentes para la Movilidad y Comunicación Accesibles. El estudiante tiene además la posibilidad de elegir asignaturas de las tres especialidades consiguiendo un título de máster con un perfil más multidisciplinar. 5.3.3.1 Fundamentos de Investigación en Ciencias y Tecnologías de la Computación

Denominación de módulo o materia

Innovación como Instrumento de Desarrollo de Productos Software

4 créditos

Objetivos General: Dotar al alumno de los conocimientos fundamentales, teóricos y prácticos que son necesarios para ser capaz de integrar la innovación dentro del desarrollo de software, y de productos intensivos en software en general. Específicos: 1. Conocer y valorar las características del entorno actual de

desarrollo de productos software en un contexto fuertemente innovador y abierto.

2. Comprender la importancia de implantar la agilidad en los procesos de desarrollo de software y su relación con la potenciación de la innovación.

3. Conocer y aplicar los procesos de innovación ágil en el desarrollo software.

4. Conocer y aplicar nuevas prácticas como son las competiciones en innovación

5. Conocer cómo se puede introducir la agilidad unida a la innovación en organizaciones.

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G1, G2, G7, G11, G13, G14 Específicas: E1, E2, E7, E8, E9, B1, B3

Resultados del aprendizaje:

1. Dotar al alumno de la capacidad para valorar el entorno en que se realiza el desarrollo de productos intensivos en software

2. Dotar al alumno de los conocimientos para que comprenda los fundamentos de los procesos ágiles e innovadores

3. Dotar al alumno de la capacidad de diseñar procesos ágiles efectivos para proyectos globales y distribuidos

4. Dotar a alumno la capacidad de introducir procesos ágiles e innovadores en el contexto de la actividad empresarial de desarrollo de productos intensivos en software

5. Dotar al alumno la capacidad de desarrollar prácticas tales

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como las competiciones de innovación 6. Desarrollar la capacidad de búsqueda de información

relevante, investigar, comparar fuentes, analizar y extraer resultados que posteriormente.

7. Desarrollar la capacidad de exponer oralmente el resultado de un trabajo.

Breve descripción de sus contenidos

El contexto actual de desarrollo de productos software y productos intensivos en software

Agilidad e innovación en los procesos Diseño e implantación de procesos ágiles Introducción de la innovación en los procesos La innovación en un sistema dirigido por “releases” Competiciones de innovación Introducción de la agilidad y la innovación en la organización

Referencias bibliográficas 1. Nilay Oza and Pekka Abrahamsson. (Editors) Building Blocks of Agile Innovation. Editors: Amazon 2010

2. Chesbrough, H. W. Open innovation: the new imperative for creating and profiting from technology Harvard Business School, Boston. 2003

3. von Hippel, E. Democratizing Innovation. The MIT Press, Massachusetts. 2005

4. Dittrich, K. Nokia’s Strategic Change by Means of Alliance Networks. A case of adopting the open innovation paradigm? http://www.openinnovation.eu/download/, 2005

5. KDNokiacase20openinnovationNov2005KDittrich.pdf. 6. Schwaber, K. and Beedle, M. Agile Software Development

with SCRUM. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. 2001 7. Hohmann, L. Innovation Games: Creating Breakthrough

Products Through Collaborative Play. Addison-Wesley Professional. 2006

8. Dean Leffingwell. Scaling software agiliity best practices for large enterprises. 2008

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 0,3 5% 2, 3, 4 y 7 5% 2 0,9 15% 2, 3, 4, 5 y 7 15% 3 0,6 10% 2, 4 y 5 10% 4 1,2 20% 2, 3 y 4 20% 5 0,6 10% 2, 3 y 4 10% 6 0,6 10% 2, 3, 4 y 5 10% 7 0,3 5% 4 5% 8 1,2 20% 2, 3 y 4 20% 9 0,3 5% 2,3, y 4 5%

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Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategias/métodos evaluadores Peso

1 5%

2 5%

3 45%

4 35%

5 10%

Requisitos previos Conceptos y fundamentos de la Ingeniería del Software.

Comentarios adicionales Opcionalmente podría impartirse en inglés.

Denominación de módulo o materia

Tendencias en Inteligencia Artificial 4 créditos

Objetivos El objetivo de la asignatura es proporcionar una visión actualizada del área de la Inteligencia Artificial, de sus métodos más importantes y de sus posibilidades de aplicación a los sistemas informáticos.

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G3, G8, G9, G10 Específicas: E1, E2, E4, E10, C1, C2, C3

Resultados del aprendizaje:

1. El alumno comprende las diferentes técnicas de Inteligencia Artificial, así como su ámbito de aplicabilidad.

2. El alumno es capaz de decidir qué técnica de IA es la apropiada para dar solución a un problema concreto.

3. El alumno es capaz de modelar un problema a resolver utilizando el paradigma de IA apropiado.

Breve descripción de sus contenidos

1. Exploración en espacio de estados - Búsqueda Heurística 2. Machine learning - Árboles de decisión - Técnicas Bayesianas - Aprendizaje basado en casos 3. Reconocimiento de patrones - Algoritmos clásicos - Support Vector Machines - Clustering - Métodos de evaluación 4. Soft Computing - RRNN - Coputación evolutiva - Lógica Fuzzy 5. Agentes Inteligentes 6. Ontologías

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Referencias bibliográficas 1. Russell, S, Norvig, P. Inteligencia Artificial, un Enfoque Moderno.. Prentice-Hall, 1996.

2. Nilsson, Nilss J. Inteligencia Artificial, una Nueva Síntesis. McGraw Hill. 2001.

3. Minsky, Marvin (2006). The Emotion Machine. New York, NY: Simon & Schusterl.

4. Kurzweil, Ray (2005). The Singularity is Near. Penguin Books

5. McCarthy, John (November 12, 2007). "What Is Artificial Intelligence?". http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html.

6. Turing, Alan (October 1950), "Computing Machinery and Intelligence", Mind LIX (236): 433–460

7. Sugeno, M., “Development of an Intelligent Unmanned Helicopter”, presentation at the World Automation Congress, May 10-14, 1998, Anchorage, Alaska.

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 0,25 4% 1, 2, 7 4% 3 1,5 25% 2, 5 25% 4 2 33% 3, 4 33% 7 0,25 4% 4 4% 8 1,5 25% 2, 4 25% 9 0,5 8% 2, 3, 4 8%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategias/métodos evaluadores Peso

1 20%

2 20%

3 30%

4 30%

Comentarios adicionales Asignatura impartida en castellano

Denominación de módulo o materia

Sistemas Distribuidos 4 créditos

Objetivos El objetivo de esta materia es presentar al alumno los conceptos básicos de la sincronización y comunicación de procesos en entornos de computación distribuida. En estos entornos los procesos no comparten relojes y deben comunicarse entre si utilizando mensajes a traves de redes de interconexión con distintas calidades de servicio. Mostraremos dos abstracciones para conseguir este objetivo: paso de mensajes y memoria compartida distribuida.

Competencias y resultados Competencias:

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del aprendizaje que adquiere el estudiante

Generales: G8, G9, G12, G14 Específicas: E1, E2, E3, E4, E5, E6

Resultados del aprendizaje:

1. Capacidad del alumno para entender los problemas de sincronización y comunicación derivados de la computación distribuida.

2. Capacidad para entender y diseñar algoritmos distribuidos. 3. Capacidad para entender las distintas semanticas de

memoria compartida distribuida. 4. Capacidadd para entender las distintas semanticas de

calidad de servicio de radiado.

Breve descripción de sus contenidos

Introducción a los distintos modelos de sistemas distribuidos. Sincronización de relojes y estado global. Comunicación entre procesos: paso de mensajes y radiado con calidades de servicio. Comuncación con memoria compartida distribuida.

Referencias bibliográficas 1. Communcation and Agreement Abstractions for Fault-Tolerant Asynchronous Distributed Systems. Michel Raynal. Morgan & Claypool Publishers 2010.

2. Distributed systems, concepts and design. 4th Edition. G. Coulouris, J. Dollimore, T. Kindberg. Addison-Wesley, 2005.

3. Distributed Systems: Principles and Paradigms, 2nd Edition. A. S. Tanenbaum, M. Van Steen. Prentice-Hall, 2007.

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 0,2 3,3% 7 3,3% 2 0,26 6,7% 5 6,7% 3 1,06 26,7% 5 26,7% 4 0,66 16,7% 5 16,7% 5 1,6 40% 5 40% 6 0,4 6,7% 5 6,7%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategias/métodos evaluadores Peso

2 40% 6 60%

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5.3.3.2 Seminarios Avanzados

Denominación de módulo o materia

Seminario de Investigación 3 créditos

Objetivos El objetivo del ciclo de conferencias es ilustrar, de mano de investigadores de primera línea, los avances más importantes en las áreas científicas y técnicas objetivo del máster.

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G11, G13, G15 Específicas: E5, E6, E7, E8, E9, E10

Resultados del aprendizaje:

1. Conocer, a grandes rasgos, el estado del arte de las principales líneas de investigación del máster.

2. Adquirir los conocimientos necesarios para iniciar los trabajos de investigación en la línea elegida.

Breve descripción de sus contenidos

Conferencias impartidas por investigadores de prestigio sobre los últimos avances en las líneas de investigación del máster.

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

3 0,75 25% 5, 7 50% 4 1,25 75% 5, 7 50%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategias/métodos evaluadores Peso

4 100%

Denominación de módulo o materia

Estado del Arte de la Investigación en Ciencias y Tecnologías de la Computación

6 créditos

Objetivos El objetivo de esta materia es poner al día a los estudiantes en lo referente a los últimos trabajos en las líneas de investigación contempladas en el máster y soportadas por los grupos de investigación de la Escuela.

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Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G4, G6, G7, G16 Específicas: E5, E6, E7, E8 E9, E10

Resultados del aprendizaje:

1. Conocimiento de los trabajos de investigación más recientes en cada una de las líneas de investigación contempladas en el máster.

2. Desarrollo de trabajos teóricos o prácticos sobre artículos de investigación relevantes en cada una de las especialidades del máster.

3. Conocimiento de las tendencias actuales de la investigación en las líneas de investigación contempladas en el máster.

Breve descripción de sus contenidos

Presentación de los últimos trabajos de investigación en Ciencias y Tecnologías de la Computación, destacando los más relevantes, y análisis de las tendencias actuales de investigación.

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 0,25 4,2% 7 5%

3 1,5 25% 2, 3, 5 40%

4 1,5 25% 2, 3, 4 20%

5 1 16,7% 2, 3 10%

7 0,25 4,2% 4 5%

10 1,5 25% 2, 3, 4 20%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategia/método evaluadores Peso

3 50%

4 50%

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5.3.3.3 Optatividad

Denominación de módulo o materia

Ciencias de la Computación 24 créditos

Objetivos En la especialidad de Ciencias de la Computación los objetivos generales son conseguir una sólida formación en fundamentos de la computación y adquirir la capacidad para analizar las propiedades de los sistemas de computación y sistemas distribuidos, para diseñar aplicaciones para la simulación de sistemas en ciencia e ingeniería y para definir nuevos sistemas de computación.

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7, G8, G9, G10, G11, G12, G13, G14, G15, G16 Específicas: E1, E2, E3, E4, E5, E6, A1, A2, A3, A4, A5

Resultados del aprendizaje:

1. Dominio de las técnicas de simulación, de los nuevos sistemas de computación y de las características de los sistemas distribuidos más recientes.

2. Capacidad para resolver problemas mediante aplicación de distintas técnicas algorítmicas y para estimar la complejidad de un problema.

3. Familiaridad con los procesos propios de la investigación y, especialmente, con la necesidad de cambiar el enfoque de los problemas para descubrir su estructura.

Breve descripción de sus contenidos

Actualidad de los sistemas no convencionales de computación y de los sistemas distribuidos. Técnicas de simulación en redes de comunicaciones y en ciencias básicas. Algorítmica aplicada al tratamiento de señales, al reconocimiento de patrones y a la bioinformática.

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 0,8 3,3% 2, 7 3,3% 2 1,8 7,7% 2, 5, 6 7,7% 3 6 25,2% 2, 5 25,2% 4 3,6 15% 2, 3, 4 15% 5 3,2 13,4% 1, 7 13,4% 6 1,4 5,7% 7 5,7% 7 0,3 1,4% 4 1,4% 8 1 4,1% 2, 4 4,1% 9 3,2 13,4% 2, 3, 4 13,4% 10 2,6 10,7% 3, 6 10,7%

Sistema de evaluación de la Estrategia/método evaluadores Peso

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adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

1 4,1%

2 9,8%

3 32,6%

4 31,9%

5 1,9%

6 19,8%

Denominación de módulo o materia

Innovación en Ingeniería del Software 24 créditos

Objetivos Los objetivos generales de la especialidad de Innovación en Ingeniería del Software se centran en formar profesionales capaces de utilizar un enfoque sistemático, disciplinado y cuantificable para el desarrollo, operación y mantenimiento del software, de establecer y utilizar principios sólidos de ingeniería para obtener software fiable que funcione eficientemente en máquinas reales, de estimar los costes de los desarrollos y con un conocimiento profundo de las metodologías para el diseño, implementación y explotación de sistemas complejos de software.

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7, G8, G9, G10, G11, G12, G13, G14, G15, G16 Específicas: E1, E2, E3, E4, E7, E8, E9, B1, B2, B3

Resultados del aprendizaje:

1. Describir una arquitectura software utilizando diferentes ADLs.

2. Diseñar arquitecturas software en el dominio de las aplicaciones distribuidas.

3. Abordar proyectos de evaluación y mejora de procesos teniendo en cuenta los factores que inciden en los mismos.

4. Conocer, analizar, estudiar y aplicar técnicas de construcción de software basadas en modelos y metodologías ágiles.

5. Conocer y aplicar diferentes técnicas para la representación, manipulación y recuperación de información heterogénea tanto en su representación (bases de datos relacionales, ficheros xml, páginas web, ontologías, etc.) como en su grado de estructuración.

6. Valorarar con precisión las implicaciones de la elección de licencia sobre el software.

7. Conocimiento de técnicas para el control personal y el desarrollo de habilidades creativas.

8. Conocer otros tipos de bases de datos como son las deductivas, activas, multimedia, orientadas a objetos, espaciales y/o estadísticas que son actualmente.

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Breve descripción de sus contenidos

Técnicas actuales y estándares de arquitecturas de software distribuido: métodos ágiles, desarrollo por modelos, SOA, etc. Nuevas metodologías en la arquitectura de los servicios de información. Bases de datos deductivas, espaciales, temporales y distribuidas. Gestión de equipos y proyectos y aplicaciones.

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 1,8 7,5% 2, 3, 4, 7 7,5% 2 2,4 10,5% 2, 3, 4, 5, 7 10,5% 3 3,6 15,5% 2, 4, 5 15,5% 4 5 21,1% 2, 3, 4 21,1% 5 1,7 6,8% 2, 3, 4 6,8% 6 2,9 11,7% 2, 3, 4, 5 11,7% 7 1 4% 4 4% 8 2 8,5% 2, 3, 4 8,5% 9 2,3 9,7% 2, 3, 4 9,7% 10 1,3 4,7% 2, 3, 4 4,7%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategia/método evaluadores Peso

1 6,7% 2 8,9% 3 29,6% 4 41% 5 13,8%

Denominación de módulo o materia

Sistemas Inteligentes para la Comunicación y la Movilidad Accesibles

24 créditos

Objetivos Los objetivos de la especialidad de Sistemas Inteligentes para la Comunicación y la Movilidad Accesibles se centran en el estudio, investigación y aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial, fundamentalmente de soft-computing, en el desarrollo de Sistemas Inteligentes capaces de asistir al ser humano en su interacción con las ingentes cantidades de información presentes en Internet y en los entornos virtuales y en la movilidad y accesibilidad física (automoción, geolocalización, redes de sensores...), sin olvidar la integración de estos sistemas en dispositivos ubicuos.

- 52 -

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7, G8, G9, G10, G11, G12, G13, G14, G15, G16 Específicas: E1, E2, E3, E4, E10, C1, C2, C3, C4, C5, C6

Resultados del aprendizaje:

1. Desarrollar aplicaciones geolocalizadas, especialmente en dispositivos móviles.

2. Conocimiento de las técnicas necesarias para el desarrollo de sistemas inteligentes de transporte.

3. Identificar las técnicas apropiadas para el desarrollo de una determinada aplicación de seguridad en transporte.

4. Implementar sistemas capaces de aprender de modo autónomo.

5. Comprende la relación de la Redes de Neuronas con otros métodos de Inteligencia Artificial, en especial los conocidos como soft-computing.

6. Familiarizarse con los sensores y software disponibles para la captación de datos y manejar los métodos de extracción y clasificación de la información.

7. Conocimientos de programación en entornos de realidad aumentada y en entornos virtuales.

Breve descripción de sus contenidos

Sistemas de control y de teledetección: aplicaciones a los sistemas de información y al transporte. Redes neuronales: aplicación a los sistemas inteligentes. Sistemas de información: realidad aumentada, georeferenciación, accesibilidad, etc. Agentes de información en sistemas distribuidos. Sistemas virtuales.

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 1,8 7,6% 1, 2, 7 7,6% 2 1,8 7,4% 1, 2, 5 7,4% 3 4,8 19,8% 2, 5 19,8% 4 4,1 17% 2, 3, 4, 6 17% 5 1,9 8% 1, 2, 4 8% 6 0,3 1,4% 4 1,4% 7 1,2 5,2% 2, 4, 7 5,2% 8 4,7 19,6% 2, 3, 4, 7 19,6% 9 1,6 6,6% 2, 3, 4 6,6% 10 1,8 7,4% 3, 4, 7 7,4%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategia/método evaluadores Peso

1 13%

2 12%

3 35%

- 53 -

4 28%

5 7%

6 5%

- 54 -

5.3.3.4 Proyecto Fin de Máster

Denominación de módulo o materia

Proyecto Fin de Máster 15 créditos

Objetivos El objetivo del Proyecto Fin de Máster es la realización del primer trabajo de investigación (con los primeros resultados originales) dirigido por el propio estudiante.

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G3, G5, G6, G7, G10, G11, G13, G15 Específicas: E1, E2, E3, E4

Resultados del aprendizaje:

1. Obtención por parte del alumno de los primeros resultados originales.

1. Familiaridad con los procesos propios de la investigación y, especialmente, con la necesidad de cambiar el enfoque de los problemas para descubrir su estructura.

Breve descripción de sus contenidos

Trabajos de investigación en los grupos que dan soporte al máster o en otros grupos o instituciones de investigación asociados.

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

2 2,25 25% 1, 2, 7 30%

4 1,8 20% 7 20%

6 0,45 5% 7 10%

10 4,5 50% 3, 7 40%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategia/método evaluadores Peso

3 45%

4 55%

- 55 -

5.3.4 Créditos optativos El módulo optativo incluye tres materias, correspondientes a las tres especialidades: Ciencias de la Computación, Innovación en Ingeniería Software y Sistemas Inteligentes para la Movilidad y Comunicación Accesibles. 5.3.4.1 Especialidad de Ciencias de la Computación

Denominación de módulo o materia

Ampliación de Sistemas Distribuidos 6 créditos

Objetivos Uno de los objetivos de esta materia es presentar al alumno los conceptos de coordinación en sistemas distribuidos ante fallos. Otro de los objetivos es estudiar la tolerancia a fallos de los datos distribuidos mediante el uso de transacciones.

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G8, G9, G12, G14 Específicas: E3, E5, E6

Resultados del aprendizaje:

1. Capacidad del alumno para entender los problemas de consenso, detección de fallos, elección de lider.

2. Capacidad para entender y diseñar algoritmos de consenso, detección de fallos y elección de lider.

3. Capacidad para entender el mecanismo de transacciones centralizadas y distribuidas.

4. Capacidad para entender mecanismos de transacciones con replicación de datos y las diferentes tipos de semánticas.

Breve descripción de sus contenidos

Introducción a los distintos modelos de sistemas distribuidos. Detección de Fallos. Consenso. Elección de lider. Tranacción centralizadas. Transacciones distribuidas. Transacciones con replicación de datos.

Referencias bibliográficas 1. Communcation and Agreement Abstractions for Fault-Tolerant Asynchronous Distributed Systems. Michel Raynal. Morgan & Claypool Publishers 2010.

2. Distributed systems, concepts and design. 4th Edition. G. Coulouris, J. Dollimore, T. Kindberg. Addison-Wesley, 2005.

3. Distributed Systems: Principles and Paradigms, 2nd Edition. A. S. Tanenbaum, M. Van Steen. Prentice-Hall, 2007.

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 0,2 3,3% 7 3,3%

2 0,4 6,7% 5 6,7%

3 1,6 26,7% 5 26,7%

4 1 16,7% 5 16,7%

- 56 -

5 2,4 40% 5 40% 6 0,4 6,7% 5 6,7%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategias/métodos evaluadores Peso

2 40% 6 60%

Requisitos previos Sistemas Distribuidos

Denominación de módulo o materia

Bio-Operations and Combinatorial Algorithms

6 créditos

Objetivos - Resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos y en contextos amplios o multidisciplinares relacionados con la Informática. - Comunicar sus conclusiones, los conocimientos y el marco conceptual en el que se basan, a públicos especializados y no especializados, de manera clara y sin ambigüedades.

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G2, G4, G6, G7, G16 Específicas: E2, A1, A4

Resultados del aprendizaje:

1. Dotar al alumno de la capacidad de razonamiento y las técnicas necesarias para la resolución de un problema.

2. Desarrollar la capacidad de abstracción como método de resolución de problemas.

3. Resaltar la idea de la no unicidad de una solución. 4. Identificar aquellas situaciones en las que el planteamiento

del problema exija una aproximación que no permita distintos niveles de abstracción o no sea posible una jerarquización de los mismos y su solución.

Breve descripción de sus contenidos

A basic problem in the area of combinatorial algorithms for genome evolution is to determine the minimum Lumber of large-scale evolutionary events (genome rearrangements) that transform a genome into another. This part of course, is devoted to the algorithmic study of genome evolution by crossovers (translocations). We present results related to the combinatorial analysis of genome operations focused on evolution distance in terms of inversions, transpositions or crossovers for chromosomes formed from different markers which correspond to unique segments of DNA. From the formal point of view this means that all symbols of the strings representing the chromosomes are different. Two new types of crossover distance between

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two sets of strings (genomes) are introduced; we examine the complexity of computing these distances in the case of uniform crossover, that is at each step the strings exchange prefixes of the same length, as well as arbitrary crossover. We present exact polynomial algorithms based on the “greedy” strategy, approximation algorithms and prove that some problems are NP-complete. Other algorithms computing distances based on different bio-operations like Watson-Crick superposition, hairpin (partial) completion and reduction, gene assembly in ciliates, etc.

Referencias bibliográficas 1. Victor Mitrana, Grzegorz Rozenberg, Arto Salomo. On the Crossover Distance. Turku Centre for Computer Science TUCS Technical Report No 223, December 1998.

2. Carlos Martín-Vide and Victor Mitrana. A new uniform translocation distance, Lecture Notes in Computer Science 3138/2004; ISBN: 978-3-540-22570-6.

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 0,25 4% 7 4%

3 1,5 25% 2, 5 25%

4 2 33% 3, 4 33%

6 1,5 25% 1,2 25%

9 0,75 13% 2, 3, 4 13%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategia/método evaluadores Peso

1 5%

2 5%

3 20%

4 35%

5 10%

6 25%

Comentarios adicionales Se imparte en inglés.

Denominación de módulo o materia

Exact Pattern Recognition 6 créditos

Objetivos - Conocer los fundamentos teóricos y algorítmicos del reconocimiento exacto de patrones. - Conocer los aspectos prácticos de la programación de los algoritmos del reconocimiento exacto de patrones. - Conocer y saber aplicar algoritmos con autómatas finitos en el contexto de reconocimiento de patrones. - Conocer las principales aplicaciones del reconocimiento exacto de patrones en otros contextos dentro de la Informática.

- 58 -

- Conocer algunas aplicaciones del reconocimiento exacto de patrones en otros contextos distintos de la Informática, en particular, en Biología Computacional.

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G8, G9, G11, G13, G14 Específicas: E1, A1, A2

Resultados del aprendizaje:

1. Dotar al alumno de la capacidad de razonamiento y las técnicas necesarias para la resolución de problemas de reconocimiento de patrones.

2. Transmitir al alumno los conocimientos básicos de las técnicas de reconocimiento de patrones para que puedan iniciar una especialización profesional en dicho campo.

3. Comprender las aplicaciones del reconocimiento de patrones.

4. Hacer consciente al alumno de los problemas de complejidad en los problemas aplicados de reconocimiento de patrones.

Breve descripción de sus contenidos

Nociones básicas de complejidad. Repaso de estructuras de datos básicas. Introducción a los autómatas finitos.

Reconocimiento exacto de patrones. Algoritmos basados en preprocesamiento. Preprocesamiento en tiempo lineal. Algoritmos de reconocimiento en tiempo lineal.

El algoritmo de Boyer-Moore. El algoritmo de Knuth-Morris-Pratt. Reconocimiento de patrones con autómatas finitos. Algoritmos de reconocimiento en tiempo real. Cota de Cole para el algoritmo de Boyer-Moore.

Preprocesamiento en el algoritmo de Knuth-Morris-Pratt. Reconocimiento de un conjunto de patrones. Reconocimiento de expresiones regulares.

Árboles de sufijos. Construcción de árboles de sufijos. Algoritmos lineales para construcción de árboles de sufijos: Ukkonen, Weiner y McCreight. Aspectos delicados en su implementación.

Aplicaciones de los árboles de sufijos: reconocimiento exacto de patrones, localización de una subcadena en una base de datos de patrones, la cadena común más larga en dos cadenas, contaminación de ADN.

Referencias bibliográficas 1. Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. Introduction to Algorithms. McGraw-Hill Book Company, Cambridge, London, 2. Editción, 2001.

2. M. Crochemore and W. Rytter. Text Algorithms. Oxford University Press, 1994.

3. Dan Gusfield. Algorithms on Strings, Trees and Sequences. Cambridge University Press, Cambridge, 1. edition, 1997.

- 59 -

4. Pavel A. Pevzner. Computational Molecular Biology: An Algorithmic Approach. The MIT Press, 2000.

5. G.A. Stephen. String Searching Algorithms. World Scientific, Singapore, 1994.

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 0,25 4% 1, 2, 7 4%

3 1,5 33% 2, 5 33%

4 2 20% 3, 4 20%

7 0,25 10% 4 10%

8 1,5 25% 2, 4 25%

9 0,5 8% 2, 3, 4 8%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategia/método evaluadores Peso

1 5%

2 5%

3 25%

4 35%

6 30%

Requisitos previos Programación, Estructura de Datos y Algorítmica.

Comentarios adicionales Se imparte en inglés.

Denominación de módulo o materia

Modelización y Análisis de Sistemas 6 créditos

Objetivos Modelización de procesos biológicos. Análisis de sistemas modelizados mediante técnicas matemáticas abstractas. Utilizar e interpretar los resultados de análisis de modelos matemáticos. Implementación numérica de los modelos. Generar e interpretar predicciones mediante modelos de ecuaciones diferenciales.

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Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G1, G8, G9, G10, G12 Específicas: E1, A1, A3

Resultados del aprendizaje:

1. Dotar al alumno de la capacidad de razonamiento y las técnicas necesarias para la resolución de un problema.

2. Desarrollar la capacidad de abstracción como método de resolución de problemas.

3. Resaltar la idea de no unicidad de soluciones 4. Identificar aquellas situaciones en las que el planteamiento

del problema exija una aproximación que no permita distintos niveles de abstracción o no sea posible una jerarquización de los mismos y su solución.

Breve descripción de sus contenidos

Modelización de procesos biológicos e industriales mediante sistemas de ecuaciones diferenciales. Análisis de los sistemas propuestos y simulaciones numéricas

Referencias bibliográficas 1. J.D. Murray. Matehamatical Biology. Springer 1989 2. A. Friedman. Industrial Problems. IMA 1994 3. H. Brezis. Analisis Funcional. Alianza editorial

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 0,25 4% 1, 2, 7 5%

2 1 17% 1, 2, 5 10%

3 2 33% 5 35%

5 1,25 21% 1, 2, 3 25%

10 1,5 25% 3 25%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategia/método evaluadores Peso

3 45%

4 55%

Comentarios adicionales Opcionalmente podría impartirse en inglés.

Denominación de módulo o materia

Modelos de Computación no Convencionales 6 créditos

Objetivos - Introducir a los estudiantes en modelos no convencionales de computación que pueden ser motores de desarrollos tecnológicos en el futuro. - Capacitar a los estudiantes para el diseño y la implementación de arquitecturas y algoritmos en los diferentes modelos presentados

- 61 -

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G1, G6, G7, G9, G12 Específicas: E2, A2, A4

Resultados del aprendizaje:

1. Trabajar con distintos modelos de computación. 2. Resolver problemas algorítmicos en sistemas de

computación diversos. 3. Implementar simulaciones de modelos de computación no

convencionales. 4. Explorar la potencialidad de distintos modelos

computacionales. 5. Familiarizarse con la tecnología necesaria para

implementar nuevos modelos de computación. 6. Utilizar modelos de computación no convencionales para

resolver problemas prácticos.

Breve descripción de sus contenidos

Computación basada en ADN: definición, conceptos básicos, modelos y experimentos básicos. Computación con membranas y NEPs: definición, modelos básicos, modelos basados en membranas activas, tissue-like P systems. NEPs: definición, modelos básicos, simulaciones. Computación Cuántica: definición del modelo, algoritmos básicos, algoritmo de Grover, transformada cuántica de Fourier, algoritmo de Shor, criptografía cuántica, protocolo BB84, seguridad de la criptografía cuántica.

Referencias bibliográficas 1. Gheorghe Paun. Membrane Computing: An Introduction. Springer, 2000.

2. Juan Castellanos, Carlos Martín-Vide, Victor Mitrana and Jose M. Sempere . Solving NP-Complete Problems with Networks of Evolutionary Processors. IWANN 2001,LNCS 2084:2001, pp: 621-628

3. M. A. Nielsen and I. L. Chuang. Quantum Computation and Quantum Information. Cambridge, 2000.

4. M. Nakahara and T. Ohmi. Quantum Computing. CRC Press, 2008.

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

3 1,5 25% 5 30%

4 0,9 15% 2, 7 15%

5 1,5 25% 1, 7 20%

6 0,25 4% 3, 7 6%

9 0,05 1% 3 4%

10 1,8 30% 3, 7 25%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de

Estrategia/método evaluadores Peso

1 5%

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calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

2 5%

3 40%

4 50%

Comentarios adicionales Se imparte en inglés.

Denominación de módulo o materia

Procesado Digital de Señales, Voz e Imagen 6 créditos

Objetivos Capacitar al estudiante para el análisis multidisciplinar de problemas que están relacionados con el procesado digital de señales (PDS) con énfasis en el estudio de señales de voz e imágenes.

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G1, G2, G5, G14, G15 Específicas: E3, A3, A5 Resultados del aprendizaje:

1. Conocer y saber usar los procedimientos de las principales transformadas y el filtrado de señales.

2. Manejar las distintas técnicas de análisis de la señal de voz y los procedimientos de síntesis de voz.

3. Analizar y proponer sistemas de reconocimiento del habla y del locutor.

4. Dotar al alumno de las herramientas para el análisis estadístico de señales: conglomerados, componentes principales, componentes independientes.

5. Dotar al alumno de la capacidad de razonamiento y las técnicas necesarias para desarrollar nuevas técnicas de extracción de características y visión artificial.

6. Dotar al alumno de los conocimientos necesarios para desarrollar nuevas herramientas para el procesamiento de señales, voz e imágenes.

Breve descripción de sus contenidos

Transformada discreta de Fourier Algoritmo FFT de la trasformada rápida Aplicación del algoritmo FFT al diseño de filtros digitales Interpolación basada en la FFT Convolución eficiente Algoritmos de multiplicación rápida basados en FFT Introducción al PDS. Transformadas. Filtrado Producción de sonidos y fonética. El oído y la percepción de voz Técnicas de análisis en tiempo y frecuencia Síntesis Codificación de voz Reconocimiento de voz y de locutores

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Señales bidimensionales, Imagen. Procesado Digital de Imágenes. El procesado de imágenes de micromatrices de ADN. El procesado estadístico de información genética de micromatrices

Referencias bibliográficas 1 Amaratunga, Dhammika. Exploration and analysis of DNA microarray and protein array data. John Wiley & Sons, 2004.

2 Diniz, Paulo. Adaptive filtering: algorithms and practical implementation. Springer, 2008.

3 Arturo de la Escalera Hueso. Visión por computador : fundamentos y métodos. Editor: Pearson Educación 2001

4 Sadaoki Furui. Digital Speech ProcessingSynthesis and Recognition (Second Edition, Revised and Expanded Editor: Marcel Dekker, Inc. New York, 2001

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

2 1,8 30% 1, 2, 3, 6 30% 4 1,2 20% 1, 2, 3, 6 20% 9 1,8 30% 1, 2, 3, 6 30% 10 1,2 20% 1, 2, 3, 6 20%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategia/método evaluadores Peso

3 55%

4 45%

El estudiante elabora un portafolio o carpeta con las memorias de los trabajos realizados.

Denominación de módulo o materia

Simulación de Redes de Comunicaciones 6 créditos

Objetivos Cada vez es más necesario diseñar redes de comunicaciones que sean robustas frente a los modelos de demanda de tráfico y que sean tolerantes a fallos. Los investigadores son conscientes desde hace tiempo de la importancia de desarrollar técnicas y herramientas para evaluar medidas de comportamiento de los sistemas tales como la fiabilidad, la disponibilidad, o la probabilidad de pérdida de mensajes en una red. Soluciones analíticas o numéricas sólo son posibles para sistemas muy sencillos, por lo que la simulación es la única alternativa viable para sistemas de interés. Algunos sistemas de comunicación actuales y distintas operativas críticas como pueden ser el manejo del tráfico aéreo, el sistema de control del futuro tren europeo (ETCS) o el funcionamiento de una central nuclear, requieren una fiabilidad

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muy alta. Un fallo del sistema debe ser un suceso raro en estos modelos. En estos casos se necesitaría un tiempo de computación enorme para poder estimar mediante simulación ordinaria esa probabilidad de fallo. Por ello se estudiará un método de aceleración de simulaciones de suceso raros que hace posible estudiar mediante simulación estos casos críticos. Los objetivos específicos de esta asignatura son los siguientes:

1. Revisar conceptos básicos de fiabilidad y de redes de colas.

2. Estudiar la simulación de eventos discretos, dirigida a la evaluación del comportamiento de redes y al estudio de sistemas tolerantes a fallos.

3. Aplicar el método RESTART de aceleración de simulaciones para el estudio de la fiabilidad y disponibilidad de redes altamente fiables, y para la estimación de probabilidades de desbordamiento.

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G3, G4, G8, G12, G16 Específicas: E3, E4, A1, A3

Resultados del aprendizaje:

1. Dotar al alumno de la capacidad de razonamiento y las técnicas necesarias para la resolución de un problema.

2. Desarrollar la capacidad de abstracción como método de resolución de problemas.

3. Desarrollar la capacidad de analizar mediante simulación el comportamiento de sistemas.

4. Desarrollar la capacidad de estimar, mediante técnicas de simulación de sucesos raros, determinadas medidas críticas del funcionamiento de algunos sistemas.

Breve descripción de sus contenidos

1. Redes en tandem. Redes de Jackson. 2. Fiabilidad. Disponibilidad. Sistemas tolerantes a fallos. 3. Simulación de eventos discretos. Componentes de un

modelo de simulación. 4. Generación de números aleatorios. Análisis estadístico de

resultados. 5. El problema de los sucesos infrecuentes. Métodos de

aceleración de simulaciones. 6. El método RESTART.

Referencias bibliográficas 1. Law. Simulation modelling and analysis (4ª edición). Ed. McGraw Hill. 2007.

2. Rubino, Tuffin (editors) Rare Event Simulation. Ed. Wiley. (2009).

3. Villén-Altamirano, M. and Villén-Altamirano, J. On the Efficiency of RESTART for Multidimensional Systems. ACM Transaction on Modelling and Computer Simulation, vol. 16 (3), pag. 251-279. 2006.

- 65 -

4. Villén Altamirano, J. Importance Functions for RESTART Simulation of highly-dependable systems. Simulation 83 (12), pag. 821-828. 2007.

5. Villén Altamirano, J. Importance Functions for RESTART Simulation of General Jackson Networks. European Journal of Operation Research 203 (1), 156-165. 2010.

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 0,5 8% 2, 3, 7 4% 3 2 34% 2, 5 25% 5 0.5 8% 4,7 33% 6 0,25 4% 4,7 4% 8 0,25 4% 2, 4 25% 9 2,5 42% 2, 3, 4 8%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategia/método evaluadores Peso

1 10%

2 10%

3 40%

6 40%

Requisitos previos Estadística.

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5.3.4.2 Especialidad de Innovación en Ingeniería del Software

Denominación de módulo o materia

Arquitectura Software y Metamodelos 6 créditos

Objetivos El objetivo es dotar de una sólida formación al estudiante en el campo de las arquitecturas software que le capacite para iniciar un proceso de investigación en alguna de las subáreas de esta disciplina.

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G3, G8, G9, G10, G12 Específicas: E3, E8, E9

Resultados del aprendizaje:

1. Describir una arquitectura software utilizando diferentes ADLs.

2. Formular una arquitectura software para un problema dado utilizando diferentes estilos arquitectónicos.

3. Evaluar la idoneidad de diferentes estilos arquitectónicos para una aplicación dada.

4. Adaptar, modificar y ampliar un metamodelo para representar elementos arquitectónicos.

5. Evaluar la bondad de una arquitectura en función de sus atributos de calidad.

6. Diseñar arquitecturas software en el dominio de las aplicaciones distribuidas.

7. Comprender la importancia del almacenamiento de las decisiones arquitectónicas que subyacen en todo diseño.

Breve descripción de sus contenidos

Introducción. Conceptos Básicos. Estilos Arquitectónicos. Arquitecturas software para sistemas distribuidos. Conectores software. Lenguajes de descripción de arquitecturas. El papel del metamodelado en las arquitecturas software. Atributos de calidad de una arquitectura. Decisiones de diseño en arquitecturas software.

Referencias bibliográficas 1. Clements, P., Bachmann, F., Bass, L., Garlan, D., Ivers, J., Little, R., Nord, R. & Stafford, J. (2003). Documenting software architectures, views and beyond. Boston, MA: Addison-Wesley.

2. Gorton, I. (2006). Essential software architecture. Berlin, Germany: Springer-Verlag.

3. Puder A., Römer, K. & Pilhofer, F. (2006). Distributed systems architecture: a middleware approach. Amsterdam: Elsevier.

4. Shaw, M. & Garlan, D. (1996). Software architecture, perspectives on an emerging discipline. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall.

5. Software Engineering Institute, Carnegie Mellon, Software Architecture,

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http://www.sei.cmu.edu/architecture/research/index.cfm

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

La asignatura se imparte en modalidad e-learning y utilizando un portafolio para aportar evidencias del progreso de cada estudiante. El conjunto de actividades a desarrollar por éstos incluyen: e-tutorias, análisis y resolución de problemas, elaboración de documentación (trabajos teóricos) sobre la materia, estudio individual de la materia, una exposición oral con carácter evaluador y participación en los foros que se abrirán en la asignatura.

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 0,3 5% 2, 3, 4 y 7 5%

2 1,8 30% 2, 3, 4, 5 y 7 30%

4 1,5 25% 2, 3 y 4 25%

5 0,6 10% 2, 3 y 4 10%

6 1,5 25% 2, 3, 4 y 5 25%

7 0,3 5% 4 5%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Evaluación continua basada en las evidencias aportadas al portafolio (resolución de problemas - 30%, elaboración de documentación - 25%), la exposición oral realizada por el estudiante (25%) y su participación en foros y e-tutorias (20%).

Estrategia/método evaluadores Peso

1 20%

2 25%

3 30%

4 25%

Denominación de módulo o materia

Ciclos de Vida de Mejora de Procesos y sus Modelos Asociados

6 créditos

Objetivos General: Dotar al alumno de los conocimientos fundamentales, teóricos y prácticos que son necesarios para ser capaz de evaluar y mejorar procesos software. Específicos: 1. Que el alumno pueda abordar proyectos de evaluación y

mejora de procesos teniendo en cuenta los factores que inciden en los mismos.

2. Que el alumno comprenda los Modelos de Buenas Prácticas del Proceso Software, tanto de desarrollo como de servicios y de adquisición, teniendo en cuenta factores como la Tecnología, la Organización y el propio Negocio.

3. Que el alumno conozca la forma de implantar nuevos procesos.

- 68 -

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G1, G11, G12, G14 Específicas: E4, B1, B3

1. Definir, evaluar y mejorar los procesos software en una organización.

2. Evaluar objetivamente los procesos y procesos versus los estándares y normas aplicables.

Resultados del aprendizaje: 1. Conocer los modelos de mejores prácticas relativos al

desarrollo, servicios y adquisición de software. 2. Conocer el ciclo de vida de la mejora de proceso. 3. Saber detectar las debilidades y fortalezas relativas a los

procesos de servicios, y de desarrollo y adquisición de software.

4. Conocer los roles e infraestructura involucrados en la mejora de proceso.

Breve descripción de sus contenidos

Introducción Ciclos de vida de mejora de proceso Constelaciones CMMI CMMI-Development Modelos de Proceso de Gestión de Servicios Modelos de Proceso de Adquisición

Referencias bibliográficas 1. McFeeley. IDEALSM: A Users’s Guide for Software Process Improvement; Handbook CMU/SEI-96-HB-001; February 1996

2. SCAMPI Upgrade Team; Appraisal Requirements for CMMI®, Version 1.2 (ARC, V1.2); CMU/SEI-2006-TR-011; August 2006

3. SCAMPI Upgrade Team; Standard CMMI® Appraisal Method for Process Improvement (SCAMPISM) A, Version 1.2: Method Definition Document; Handbook CMU/SEI 2006-HB-002; August 2006

4. CMMI Product Team; CMMI® for Development, Version 1.2, CMMI-DEV, V1.2; CMU/SEI-2006-TR-008; August 2006

5. Philips. CMMI for Acquisition (CMMI-ACQ): A tutorial; CMU/SEI; March 2008

6. Forrester. CMMI for Services (CMMI-SVC) Overview Presentation; CMU/SEI; 2008

7. ITIL -Information Technology Infrastructure Library (Service Strategy, Service Design, Service Transition, Service Operation, Continual Service Improvement)

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

3 1,8 30% 5 30%

- 69 -

enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

4 1,2 30% 4 y 7 20%

6 1,2 20% 2, 3, 4 y 5 20%

9 1,8 30% 2, 3 y 4 30%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategia/método evaluadores Peso

1 10%

2 10%

4 60%

5 20%

Denominación de módulo o materia

Construcción Avanzada de Productos Software

6 créditos

Objetivos General: Dotar al alumno de los conocimientos fundamentales, teóricos y prácticos que son necesarios para el empleo de técnicas avanzadas en el desarrollo de aplicaciones preservando la trazabilidad del software. Específicos: 1. Conocer, analizar, estudiar y aplicar técnicas de construcción

de software basadas en modelos y metodologías ágiles. 2. Comprender y saber para qué sirve el concepto de modelo en

su sentido más amplio: modelo, metamodelo, modelo específico de dominio, etc.

3. Conocer y aplicar nuevos enfoques de desarrollo software manteniendo la trazabilidad del software.

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G1, G7, G8, G9, G13, G14 Específicas: E3, E8, E9

Resultados del aprendizaje:

1. Dotar al alumno de la capacidad de modelar y diseñar soluciones software atendiendo a los compromisos de eficiencia, modularidad.

2. Desarrollar la capacidad de implementar y verificar soluciones software atendiendo a criterios de eficacia, calidad y satisfacción de la planificación

3. Dotar al alumno la capacidad de aplicar tanto los enfoques de desarrollo software consolidados como aquellos que están emergiendo y expandiéndose en la actualidad.

4. Desarrollar la capacidad de búsqueda de información relevante, investigar, comparar fuentes, analizar y extraer resultados que posteriormente.

5. Desarrollar la capacidad de exponer oralmente el resultado de un trabajo.

- 70 -

Breve descripción de sus contenidos

Construcción de Software Desarrollo de Software Ágil Modelos y Modelos Específicos de Dominio Desarrollo de Software Dirigido por Modelos (MDD) Líneas de Producto Software (SPL) Enfoques Emergentes de Desarrollo Software

Referencias bibliográficas 1. Sommerville. Software Engineering, seventh ed. Addison-Wesley, 2005.

2. Kleppe A., Warmer J., Bast W., MDA Explained The Model Driven Architecture: Practice and Promise, Addison Wesley, Object Technology Series, Grady Booch, Ivar Jacobson, and James Rumbaugh, 2004.

3. Booch G. Rumbaugh J., Jacobson I., El Lenguaje Unificado de Modelado UML, Object Technology Series, 2ª Edición, Addison-Wesley, 2006.

4. Shore J., Warden S., The Art of Agile Development, 1st Edition, O'Reilly Media, Inc., 2007.

5. K. Pohl, G. Böckle, F. van der Linder, Software Product Line Engineering: Foundations, Principles and Techniques, Springer-Verlag, 2005.

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 0,3 5% 2, 3, 4 y 7 5%

2 0,9 15% 2, 3, 4, 5 y 7 15%

3 0,6 10% 2, 4 y 5 10%

4 1,2 20% 2, 3 y 4 20%

5 0,6 10% 2, 3 y 4 10%

6 0,6 10% 2, 3, 4 y 5 10%

7 0,3 5% 4 5%

8 1,2 20% 2, 3 y 4 20%

9 0,3 5% 2,3, y 4 5%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategia/método evaluadores Peso

1 5%

2 5%

3 35%

4 45%

5 10%

Requisitos previos Conceptos y bases fundamentales de la Ingeniería del Software.

Denominación de módulo o materia

Gestión de Datos, Información y Servicios en Innovación

6 créditos

- 71 -

Objetivos General: Dotar al alumno de los conocimientos fundamentales teóricos y prácticos para comprender y utilizar técnicas emergentes en la gestión de datos, información y conocimiento, aplicables en procesos de innovación. Específicos: 1. Conocer y aplicar diferentes técnicas para la representación,

manipulación y recuperación de información heterogénea tanto en su representación (bases de datos relacionales, ficheros xml, páginas web, ontologías, etc.) como en su grado de estructuración.

2. Conocer y aplicar técnicas para gestionar y relacionar datos, información y conocimiento.

3. Conocer y aplicar técnicas emergentes en el desarrollo y evolución de sistemas de información, en particular técnicas ágiles.

4. Estudiar el papel que juegan los “servicios” (SOA), las nubes y los fundamentos técnicos que los sustentan y que permiten que sean instrumentos que potencian la creación de ecosistemas que facilitan la creación de nuevas actividades (empresas) como el desarrollo de software de manera más colaborativa.

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G3, G5, G11, G12, G14 Específicas: E1, E7, B2

Resultados del aprendizaje:

1. Dotar al alumno de capacidades para entender y representar la información mediante diferentes modelos y técnicas.

2. Desarrollar la capacidad de gestionar e integrar fuentes de datos/información/conocimiento heterogéneas como modo de alcanzar soluciones globales.

3. Dotar al alumno de la capacidad de plantear y desarrollar soluciones en la gestión de datos e información en enfoques emergentes.

4. Desarrollar capacidades de investigación, desde la búsqueda de información, análisis y desarrollo hasta la presentación de las nuevas soluciones.

5. Desarrollar la capacidad de exponer oralmente el resultado de un trabajo.

Breve descripción de sus contenidos

Estructura y extracción de información en datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados.

Ontologías e integración semántica de datos. Gestión de datos, información y conocimiento. Técnicas ágiles en la evolución de Sistemas de Información.

- 72 -

Servicios y Nubes.

Referencias bibliográficas 1. Goker, J. Davies. Information Retrieval: Searching in the 21st Century. Whiley 2009.

2. Antoniou G., Van Harmelen, F. “A Semantic Web Primer”. 2cond Ed. MIT Press 2008.

3. D. Gasevic, D. Djuric, V. Devedzic. “Model Driven Engineering and Ontology Development”. 2nd Edition. Springer 2009.

4. Scott W. Ambler, Pramod J. Sadalage. “Refactoring Databases: Evolutionary Database Design”. Addison-Wesley 2006.

5. Linthicum D.S. “Cloud Computing and SOA Convergence in your Enterprise”. Prentice-Hall 2009.

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 0,3 5% 1, 2, 3, 4 y 7 5%

2 0,9 15% 2, 3, 4, 5 y 7 15%

3 0,6 10% 2, 4 y 5 10%

4 1,2 20% 2, 3 y 4 20%

5 0,6 10% 1, 2 y 3 10%

6 0,6 10% 2, 3, 4 y 5 10%

7 0,3 5% 4 5%

8 1,2 20% 2, 3 y 4 20%

9 0,3 5% 2, 3, y 4 5%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategia/método evaluadores Peso

1 5%

2 5%

3 35%

4 45%

5 10%

Requisitos previos Conceptos fundamentales de Bases de Datos e Ingeniería del Software.

Denominación de módulo o materia

Propiedad Intelectual y Sistemas Intensivos en Software

6 créditos

Objetivos Acercar al alumno a la normativa sobre propiedad intelectual de modo que le permita elegir la licencia apropiada según el sistema intensivo en software de que se trate.

- 73 -

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias: Generales: G2, G5, G6, G10, G15, G16 Específicas: E4, B1 Resultados del aprendizaje:

1. Se contará con conocimientos jurídicos actualizados relacionados con la propiedad intelectual.

2. Se podrá elegir el tipo de licencia más apropiada para el sistema intensivo de software de que se trate.

3. Se valorarán con precisión las implicaciones de la elección de licencia sobre el software.

Breve descripción de sus contenidos

Concepto del derecho de autor. Historia y concepciones jurídicas

El objeto del derecho de autor: La obra. El autor y otros titulares. Contenido del derecho de autor. Excepciones y limitaciones. La protección en el entorno digital. Internet. Gestión colectiva de los derechos de los autores. Los contratos de explotación de las obras. Licencias e

innovación. Modelos alternativos de contratos. Contratación internacional de software. Delitos y otros ilícitos. Sanciones. Experiencias prácticas en la lucha contra la piratería. El

entorno digital. Protección internacional del derecho de autor. La patentabilidad del software. Ventajas e inconvenientes.

Referencias bibliográficas 1. Rodríguez Tapia, José Miguel (Director), : Comentarios a la Ley de Propiedad Intelectual (adapta las Leyes 19/2006, de 5 de junio y 23/2006, de 7 de julio). Thomson-Aranzadi. Pamplona, 2007.

2. Bercovitz Rodríguez-Cano, Rodrigo (Coordinador): Comentarios a la Ley de Propiedad Intelectual. Tecnos. Madrid, 2007.

3. Tritton, Guy y otros: Intellectual Property in Europe. (3ª Edición). Thomson-Sweet and Maxwell. Londres, 2008.

4. Ortega Díaz, Juan Francisco: Los enlaces en Internet. Propiedad Intelectual e industrial y responsabilidad de los prestadores. Colección Monográfica Aranzadi, Thomson-Aranzadi. Navarra, 2006.

5. García Sanz, Rosa María. El derecho de autor en internet . Editorial Colex, S. A Madrid, 2005.

6. Serrano Gomez, E. La propiedad intelectual y las nuevas tecnologias. Editorial Civitas Madrid, 2000.

7. Enrique Fernández Masía. La protección de los programas de ordenador en España : su regulación en la nueva Ley de

- 74 -

la propiedad intelectual de 1996 Editorial Tirant Monografías. Valencia, 1996.

8. Enrique Fernández Masía. La protección internacional de los programas de ordenador. Editorial Comares, Granada, 1996.

9. Ortega Díaz, Juan Francisco. Los enlaces en Internet . (Propiedad intelectual e industrial y responsabilidad de los prestadores). Editorial Aranzadi. Pamplona, 2006.

10. Lopez-Tarruella Martinez, Aurelio: Litigios transfronterizos sobre derechos de propiedad industrial e intelectual. Dikinson, S.L. Madrid, 2008.

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 1,5 25% 7 25% 3 1,5 25% 5 25% 4 0,5 8,3% 1,2,3,4 8,3% 5 0,5 8,3% 4 8,3% 6 0,5 8,3% 2, 4 8,3% 7 0,5 8,3% 4 8,3% 9 1 16,6% 4 16,6%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategia/método evaluadores Peso

1 5%

2 5%

4 45%

5 15%

6 30%

Denominación de módulo o materia

Relaciones Interpersonales y Habilidades de Comunicación y Gestión de Equipos

6 créditos

Objetivos General: Profundizar en el análisis de los factores que condicionan las habilidades humanas para la dirección de grupos de trabajo, su gestión y buen funcionamiento. Específicos: Se enfatizará en los procesos de comunicación (motivación, negociación, etc.) y de control personal, los mecanismos asociados a la toma de decisiones y en las habilidades de gestión de equipos (liderazgo, gestión de conflictos, etc.).

- 75 -

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G2, G4, G7, G8, G10, G15 Específicas: E2, E7

Resultados del aprendizaje:

1. Dotar al alumno de los conocimientos necesarios para entender la importancia del análisis y de habilidades en la comunicación interpersonal en entornos corporativos.

2. Presentar al alumno técnicas para el control personal y el desarrollo de habilidades creativas.

3. Dar a conocer al alumno los parámetros que intervienen en la toma de decisiones

4. Dotar al alumno de la capacidad de plantear y desarrollar soluciones en la gestión y dirección de equipos.

Breve descripción de sus contenidos

Introducción y Motivación del curso. Comunicación: análisis y habilidades. Comunicación

corporativa. Control Personal. Estructuración mental, autorregulación. Toma de decisiones. Valoraciones, riesgos, controles y

técnicas. Habilidades creativas: aportación de ideas, soluciones,

aplicación de técnicas. Gestión de equipos. Modelos de interacción personal.

Equipos de alto rendimiento. Gestión de las diferencias. Dirección. Poder y conflicto. Motivación y liderazgo.

Referencias bibliográficas 1. R. Blake y J. Mouton. Leadership Grid, 1999. 2. L. Puchol. Toma de Decisiones, 2003. 3. E. H. Schein. Dos ciclos básicos de la actividad, 1998. 4. F. J. Gouillart y J.N. Kelly. Transforming the organization.

1995. 5. A. Valls. Las 12 Habilidades Directivas. Editorial Gestión

2000. 6. D. Dubois. Mejora del Rendimiento basada en las

Competencias. Editorial CERASA. 7. M. Vilallonga, F. Alcaide y otros. Coaching Directivo:

Desarrollando el liderazgo. Fundamentos y práctica del coaching. Editorial Empresa Management, 2003.

8. R. Eales-White. Como actuar mejor al crear equipos de trabajo. Habilidades de Dirección. Editorial CISS PRAXIS, 2000.

9. T. Atherton. Como actuar mejor al delegar y adiestrar. Habilidades de Dirección, 2000. Editorial CISS PRAXIS.

Actividades formativas con su contenido en créditos

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

- 76 -

ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

1 0,3 5% 2, 3, 4 y 7 5%

2 0,9 15% 2, 3, 4, 5 y 7 15%

3 0,6 10% 2, 4 y 5 10%

4 1,2 20% 2, 3 y 4 20%

5 0,6 10% 2, 3 y 4 10%

6 0,6 10% 2, 3, 4 y 5 10%

7 0,3 5% 4 5%

8 1,2 20% 2, 3 y 4 20%

9 0,3 5% 2, 3, y 4 5%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategia/método evaluadores Peso

1 5%

2 5%

3 25%

4 50%

5 15%

Denominación de módulo o materia

Tecnologías y Modelos Avanzados de Bases de Datos

6 créditos

Objetivos General: Dotar al alumno de los conocimientos fundamentales teóricos y prácticos para comprender y utilizar tecnologías y modelos avanzados de bases de datos. Específicos: 1. Conocer las limitaciones que presentan los Sistemas de

Gestión de Bases de Datos tradicionales ante los nuevos escenarios impuestos por las nuevas necesidades sociales y los avances tecnológicos.

2. Conocer cómo han evolucionado las tecnologías y modelos de bases de datos hasta el momento actual.

3. Conocer los fundamentos de las diferentes extensiones sufridas por las bases de datos relacionales y que tipos de problemas resuelven.

4. Conocer otros tipos de bases de datos como son las deductivas, activas, multimedia, orientadas a objetos, espaciales y/o estadísticas que son actualmente.

5. Presentar algunas de las tendencias de investigación en bases de datos, prestando atención a aquéllas que tienen un mayor impacto en el mercado.

- 77 -

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G3, G5, G8, G9, G10, G11 Específicas: E1, E9, B2

Resultados del aprendizaje:

1. Dotar al alumno, a través del conocimiento de las diferentes tecnologías de bases de datos, de la capacidad de elección para optar por la más adecuada en cada situación.

2. Desarrollar la capacidad de abstracción como método de resolución de problemas.

3. Dotar al alumno de un sentido crítico y de una actitud proactiva frente a las nuevas tecnologías en bases de datos y sus avances.

4. Resaltar la idea de la no unicidad de una solución.

Breve descripción de sus contenidos

Evolución de las Tecnologías de Bases de Datos. Extensión de Bases de Datos Relacionales.

‐ Bases de Datos Activas. ‐ Bases de Datos Deductivas. ‐ Bases de Datos Objeto-Relacionales y Orientadas a

Objetos. ‐ Bases de Datos Espaciales y Espacio-Temporales.

Bases de Datos Móviles. Bases de Datos Grid y Bases de Datos Paralelas. Bases de Datos y XML. Bases de Datos y Web. Datawarehouse.

Referencias bibliográficas 1. Zaniolo, C.; Ceri, S.; Faloutsos, C; et al. Advanced Database Systems. Ed.: Morgan Kaufmann, 1997.

2. . Elmasri, A.; Navathe, S.B. Fundamentals of Database System, 5ª Edición. Ed.: Pearson, 2007.

3. Rob Mattison. Web Warehousing and Knowledge Management. Ed.: Mc Graw Hill, 1999.

4. Kimball, R. The Data Warehouse. Lifecycle Toolkit. Expert Methods for Designing, Developing, and Deploying Data Warehouses. Ed.: John Wiley & Sons, 1999.

5. Editores: Cattell, R.G.G.; Barry, D.K.. The Object Data Standard: ODMG 3.0. Ed.: Morgan Kaufmann, 2000.

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 0,5 8% 1, 2, 7 8%

3 1,5 25% 2, 5 25%

4 1,5 25% 3, 4 25%

9 0,5 8% 2, 3 8%

10 2,0 34% 2, 3, 4 34%

- 78 -

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategia/método evaluadores Peso

1 5%

2 5%

3 35%

4 45%

5 10%

- 79 -

5.3.4.3 Especialidad de Sistemas Inteligentes para la Movilidad y la Comunicación Accesibles

Denominación de módulo o materia

Geoinformática & Context Aware Computing 6 créditos

Objetivos El objetivo de la asignatura es mostrar las posibilidades de la incorporación de elementos georeferenciados, información del entorno del usuario y del propio usuario para la creación de nuevos tipos de servicios demandados por la sociedad de la información. Como soporte de este tipo de tecnología se incluye la telefonía móvil y smartphones, sistemas GPS, acceso a bases de datos cartográficas, GIS, Interacción con servicios de información georeferenciada, mashups con información georeferenciada, etc.

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G2, G3, G8, G9, G11, G12, G15 Específicas: E1, E4, C2, C3, C5, C6

Resultados del aprendizaje:

1. Desarrolla aplicaciones geolocalizadas, especialmente en dispositivos móviles.

2. Integra información de posicionamiento en las aplicaciones comprendiendo las limitaciones de las distintas tecnologías de posicionamiento.

3. Concibe nuevos tipos de aplicaciones capaces de interactúar con diversas fuentes de información georeferenciada.

4. Incorpora información del usuario a las decisiones tomadas por los servicios desarrollados.

5. Concibe sistemas de realidad aumentada.

Breve descripción de sus contenidos

1. Posicionamiento con GPS 2. Acceso a bases de datos con información georeferenciada 3. Mashups construídos información georeferenciada 4. Perfiles de usuario y sistemas de recomendación 5. Agentes de información para computación ubicua 6. Realidad aumentada 7. Context Aware Computing

Referencias bibliográficas 1. Greenfield, A. Everyware : The Dawning Age of Ubiquitous Computing. New Riders Press, 2006.

2. Topley, K. J2ME in a Nutshell. O'Reilly Media, 2002. 3. iPhone Application Programming Guide. Apple Inc, 2009. 4. Meier, R. Professional Android Application Development.

Wrox, 2008. 5. Segaran, T. Programming Collective Intelligence. O'Reilly,

2007. 6. Elliot D. Kaplan Understanding GPS, Principles And

Applications. Artech House, Boston/London, 1996.

- 80 -

7. Alonzo Kelly Modern Inertial and Satellite Navigation Systems. The robotics Institute, Carnegie Mellon University, 1994.

8. Global Positioning System. Standard Positioning Service. Signal Specification. GPS Navstar. 2nd Edition. Junio 1995.

9. B. Hoffmann-Wellenhof et al. Global Positioning System: Theory and Practice. Fourth Edition. SpringerWien, New York,1992.

10. Military Standard 2401: WGS84. Department of Defense, World Geodetic System (WGS), Enero 1994.

11. RTCM Special Committee no. 104, RTCM Recommended Standards for Differential Navstar GPS Service, Radio Technical Commission for Maritime Services, USA 1994

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 0,25 4% 1, 2, 7 4% 3 1,5 25% 2, 5 25% 4 2 34% 3, 4 33% 7 0,25 4% 4 4% 8 1,5 25% 2, 4 25% 9 0,5 8% 2, 3, 4 8%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategia/método evaluadores Peso

1 20%

2 20%

3 30%

4 30%

Comentarios adicionales Asignatura impartida en castellano

Denominación de módulo o materia

Metaversos 6 créditos

Objetivos El objetivo de este curso consiste en dotar a los alumnos participantes con los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para la administración, el diseño y la programación de servicios y aplicaciones en espacios virtuales en 3D (metaversos). El alumno conocerá los distintos tipos de metaversos (mundos virtuales, MMORPGs, mundos espejo...), su relación con otras tecnologías emergentes (Realidad Aumentada, Lifelogging, Sistemas de Recomendación...) y algunas de sus múltiples aplicaciones en educación, empleo e investigación. Así mismo, el alumno estudiará distintos modelos de representación del conocimiento para dotar de semántica al espacio virtual y aplicará técnicas de Inteligencia Artificial para resolver distintos tipos de problemas en estos entornos virtuales persistentes: movilidad, comunicación, interacción espacio-

- 81 -

temporal...

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G4, G9, G10, G12, G14, G16 Específicas: E2, E10, C4, C6

Resultados del aprendizaje:

1. Diseña correctamente una solución basada en técnicas de Inteligencia Artificial

2. Implementa Sistemas capaces de aprender de modo autónomo

3. Modeliza problemas utilizando estrategias de naturaleza bioinspirada

4. Identifica los aspectos relevantes de los Sistemas Inteligentes

Breve descripción de sus contenidos

Introducción Historia y estado actual Tipos de metaversos Ejemplos Second Life Blue Mars Open Sim Aplicaciones y servicios en espacios virtuales eLearning y entrenamiento virtual Empresas, teletrabajo y empleos en los Metaversos Comunidades y espacios virtuales Diseño de objetos virtuales en 3D Programación Conceptos matemáticos en 3D Conceptos de autómatas, multitarea y orientación a eventos Programación básica (flujo de ejecución, estados, eventos...) Programación avanzada (sensorización, motricidad, comunicación...) Diseño y administración de espacios virtuales Terraformación Administración de terrenos virtuales Metaversos Semánticos Modelos y estándares de representación Ontologías OWL / SPARQL / SWRL Espacio-Tiempo Virtual Sistemas Multi-agente y ACLs Inteligencia Artificial en los Metaversos Metabots (Metaverse Bots) Movimiento autónomo Vida artificial Mundos espejo y Realidad Aumentada Captura de la realidad de usuario Cámaras, Geoposicionadores, Brújulas, Etiquetas RFID,

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Códigos bidimensionales Metaversos como mundos espejo Almacenamiento geoposicionado Dispositivos virtuales de Realidad Aumentada

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 0,3 5% 1, 2, 7 5% 2 1,2 20% 2, 5 20% 3 0,9 15% 5 15% 5 0,9 15% 2, 4 15% 7 0,6 10% 2, 4, 7 10% 8 0,9 15% 3, 4, 7 15% 10 1,2 20% 3, 4, 7 20%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategia/método evaluadores Peso

1 10% 2 10% 3 60% 5 20%

Denominación de módulo o materia

Movilidad, Usabilidad y Accesibilidad 6 créditos

Objetivos El objetivo de la asignatura es dotar a los alumnos participantes de los conocimientos necesarios para analizar, evaluar y desarrollar sistemas basados en tecnologías de la información y las comunicaciones para facilitar la accesibilidad y comunicación en el transporte, fundamentalmente centrados en la transmisión de información mediante interfaces persona-máquina. Asimismo se pretende asegurar la formación del alumno en áreas punteras en Ingeniería y Sistemas automáticas orientadas a control de entorno y control ambiental centrándose en control de entorno, redes inalámbrica de sensores (ZIGBEE, XMesh) y redes en malla. Finalmente, mediante esta asignatura se dota a los alumnos de las herramientas necesarias para el análisis y desarrollo de sistemas de seguridad de última generación embarcados en vehículos automóviles. Desarrollo de sistemas avanzados de asistencia a la conducción

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Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G2, G4, G6, G7, G11, G13, G16 Específicas: E2, E10, C1, C2, C3

Resultados del aprendizaje:

1. Dotar al alumno de la capacidad de de diseño y auditoría de interfaces de usuario accesibles aplicados al ámbito del transporte tanto embarcados como en la infraestructura desde el punto de vista de la ergonomía.

2. Dotar al alumno de la formación básico en las diferentes técnicas de control de entorno

3. Desarrollar la capacidad de aplicación de sistemas inteligentes para la optimización de redes de sensores inalámbricos

4. Identificar la solución óptima a un problema de control de entorno determinado

5. Dotar al alumno de las técnicas necesarias para el desarrollo de sistemas inteligentes de transporte.

6. Identificar las técnicas apropiadas para el desarrollo de una determinada aplicación de seguridad en transporte.

7. Adquisición de conocimientos en temas de fusión sensorial. 8. Identificar los escenarios más apropiados para la aplicación

de diferentes técnicas y estrategias de seguridad de transporte.

9. Introducir al alumno en el ámbito de la seguridad por diseño en el automóvil.

Breve descripción de sus contenidos

1. Necesidades de los usuarios en cuanto al desarrollo de sus actividades y participación social.

2. Lo que el usuario quiere y necesita para su plena interacción social en comunicación y movilidad.

3. Ergonomía en los interfaces de usuario. 4. Accesibilidad en la comunicación y en el transporte:

interfaces accesibles incluyendo interfaces embarcados. 5. Criterios de accesibilidad para publicaciones web. La

WCAG 2.0. 6. Diseño y auditoría de los interfaces desde el punto de vista

de la accesibilidad y la calidad 7. Introducción a los sistemas de control de entorno 8. Tecnología WSAN 9. Frontera de conocimiento 10. Desarrollo de trabajos teórico-prácticos sobre control de

entorno 11. Aplicación de técnicas basadas en sistemas inteligentes al

control de entorno. 12. Introducción a la seguridad en vehículos automóviles con

especial atención a personas con movilidad reducida. 13. Seguridad pasiva en automóviles por diseño. 14. Seguridad activa en automóviles. 15. Sistemas inteligentes de transporte.

- 84 -

16. Sensores en transporte. 17. Técnicas de fusión sensorial. 18. Técnicas de navegación y control de vehículos (vehículos

autónomos) 19. Casos prácticos.

Referencias bibliográficas 1. Legislación de Transportes por Carretera. MINISTERIO DEFOMENTO. Centro de Publicaciones Secretaria General Técnica del Ministerio de Fomento. 2000.

2. SHEFFI, Y. URBAN TRANSPORTATION NETWORKS EQUILIBRIUM ANALYSIS WITH MATHEMATICAL PROGRAMMING METHODS USA, Prentice Hall (1985).

3. Sistemas de seguridad y confort en vehículos automóviles, Albert Martí Parera, MARCOMBO, 2000

4. Jeroen H. Hogema, Sjoerd C. De Vries, Jan B.F. Van Erp, andRaymond J. Kiefer “A tactile seat for direction coding in car driving: Field evaluation”, 2008.

5. C. Castro, M. Durán y D. Cantón, “La conducción vista por lopsicólogos cognitivos”, Julio de 2006.

6. Commission of the European Communities, “Commission recommendation on safe and efficient in-vehicle information and communication systems”, 22 de Diciembre de 2006.

7. A. García, J. Martínez, J. López, A: Prayati, and L. Redondo, “Problem Solving for WSAN” Springer, 2008.

8. Roberto Verdone, Davide Dardari, Gianluca Mazzini, AndreaConti, WIRELESS SENSOR AND ACTUATOR NETWORKS, JAN-2008, Elsevier ACADEMIC PRESS

9. AVIDWireless Staff. 8 Steps to Successful Wireless Projects. AVIDWireless. 2003

10. Booch, G; Rumbaugh, J; Jacobson, I. The Unified Modeling Language User Guide. Addison-Wesley 1999.

11. Hác, A. Wireless Sensor: Network Designs. Wiley 2003. 12. Hellerstein, J; Hong, W; Madden, S. The Sensor Spectrum:

Technology, Trends and Requirements. SIGMOD, Vol. 32, No.4, December 2003.

13. Instrumenting the World. Intel Corporation. 2004 Mainwaring02 Mainwaring, A; Polastre, J; Szeczyk, R; Culler, Anderson, J. Wireless Sensor Networks for Habitat MonitorinACM WSNA’02, Septiembre 2002.

14. Musa, J. Software Reliability Engineering. Mc Graw Hill. 200415. Srivastava, M; Muntz, R; Potkonjak, M. Smart Kindergarten:

Sensor-based Wireless Networks for Smart Developmental Problem-solving Environments. ACM SIGMOBILE, 2001.

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 0,25 4% 1, 2, 7 4% 3 1,5 25% 2, 5 25% 4 2 34% 3, 4 33% 7 0,25 4% 4 4%

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Denominación de módulo o materia

Redes de Neuronas y Aplicaciones 6 créditos

Objetivos Preparar al estudiante para la investigación en el campo de las Redes de Neuronas así como a su aplicación en la construcción de sistemas reales.

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G2, G5, G8, G9, G12 Específicas: E3, E10, C3

Resultados del aprendizaje:

1. Comprende el funcionamiento de las arquitecturas de Redes de Neuronas más utilizadas

2. Comprende la relacón de la Redes de Neuronas con otros métodos de Inteligencia Artificial, en especial los conocidos como soft-computing.

3. Aplica las redes de neuronas a la resolución de problemas 4. Comprende y asimila la lectura de artículos recientes del

campo de investigación

Breve descripción de sus contenidos

1. Conceptos básicos de RN: ‐ Aspectos biológicos ‐ Taxonomía de las RN artificiales ‐ RN supervisadas y no supervisadas ‐ Aspectos básicos de la RN artificiales: funciones de

propagación, activación y transferencia, arquitecturas, conexiones (tipos), entrenamiento, procesamiento

2. Modelos no supervisados (mapas autorganizativos, ART, ...) 3. Modelos supervisados (perceptrón multicapa, RBF, ...) 4. Aplicaciones de la RN artificiales

Referencias bibliográficas 1. Freeman, JA, Skapura, DM Redes Neuronales. Algoritmos, aplicaciones y técnicas de propagación. Addison-Wesley/ Diaz de Santos. 1993.

2. Principe, J. C.; Euliano, N. R.; Lefebvre, C. W. Neural and Adaptive Systems: Fundamentals Through Simulation. John Wiley and Sons, 2000.

8 1,5 25% 2, 4 25% 9 0,5 8% 2, 3, 4 8%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategia/método evaluadores Peso

1 20%

2 20%

3 30%

4 30%

Comentarios adicionales Asignatura impartida en castellano

- 86 -

3. Rao, M. A.; Srinivas, J. Rao, A. M. Neural Networks: Algorithms and Applications. Alpha Science International, 2003.

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 1 17% 7 10% 3 1 17% 5 10% 4 1 17% 2,6 20% 5 1,5 25% 1 10% 6 0,5 7% 4 25% 10 1 17% 3, 4, 6 25%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategia/método evaluadores Peso

1 10%

2 10%

3 35%

4 45%

Denominación de módulo o materia

Teledetección: Fundamentos y Aplicaciones 6 créditos

Objetivos 1. Introducir al alumno en las técnicas de tratamiento visual y digital de las imágenes adquiridas por sistemas de teledetección espacial.

2. Entender los algoritmos de interpretación y análisis de las mismas.

3. Conocer aplicaciones actuales.

Competencias y resultados del aprendizaje que adquiere el estudiante

Competencias:

Generales: G1, G8, G9, G12, G14 Específicas: E3, C2, C3, C5

Resultados del aprendizaje:

1. Conocer los principios físicos necesarios para entender la interacción entre la radiación electromagnética y las principales cubiertas terrestres.

2. Familiarizarse con los sensores y software disponibles para la captación de datos.

3. Revisar las operaciones principales de tratamiento digital de las imágenes.

4. Manejar los métodos de extracción y clasificación de la información.

Breve descripción de sus contenidos

Concepto y evolución de la teledetección. Principios físicos de la teledetección. Sistemas espaciales de teledetección. Técnicas de análisis de imágenes. Extracción de la información: clasificaciones no supervisadas y supervisadas.

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Referencias bibliográficas 1. Chuvieco Salinero, Emilio. Fundamentos de teledetección espacial.. 3ª edición

2. Chuvieco Salinero, Emilio. Teledetección ambiental. La observación de la tierra desde el espacio.. 2008. Ed. Ariel

3. Schowengerdt, A. Remote sensing: models and methods for image processing, 2007,. 3ª edition. Academic press

4. .Pinilla, C. Elementos de teledetección1995. Ed Rama 5. Richards, J.A. & Jia, X. Remote sensing digital image

analisys: an introduction. 4th edition. Birkhäuser 6. Sitio web de la Asociación española de teledetección:

http://www.aet.org.es/ 7. Sociedad latinoamericana de percepción remota:

www.selper.org 8. European association of remote sensing laboratories:

www.earsel.org

Actividades formativas con su contenido en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividad Créditos Metodologías Contribución a las competencias

1 0,5 8% 7 8% 2 1 17% 1,2 17% 3 1 17% 5 17% 7 0,5 8% 4 8% 8 2 33% 2, 4 33% 9 1 17% 2, 3, 4 17%

Sistema de evaluación de la adquisición de las competencias y sistema de calificaciones de acuerdo con la legislación vigente

Estrategia/método evaluadores Peso

1 5% 3 20% 4 35% 5 15% 6 25%

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6. PERSONAL ACADÉMICO

6.1. Profesorado y otros recursos humanos necesarios y disponibles para llevar a cabo el plan de estudios propuesto. Incluir información sobre su adecuación

Para la impartición de la titulación el Centro destinará el equivalente a 27 profesores con dedicación completa que cumplen la ratio del 75% de sexenios activos exigida por la UPM para impartir un máster de investigación [1]. Los profesores del máster forman parte del personal docente e investigador y se ajustan al siguiente perfil: investigadores que desarrollan su actividad de I+D+i en alguna de las líneas de investigación incluidas en los objetivos del máster, que forman parte de alguno de los grupos encargados de las actividades de investigación de los alumnos del máster y que tienen como objetivo la potenciación de las líneas de investigación de los grupos involucrados. El 100% de los profesores participantes son doctores, con dedicación a tiempo completo y con una formación adecuada a los objetivos del título. Por categorías docentes, el personal académico disponible para el Programa de Máster es el siguiente:

Categoría Total

CATEDRÁTICO DE UNIVERSIDAD 2

CATEDRÁTICO DE ESCUELA UNIVERSITARIA 1

TITULAR DE UNIVERSIDAD/ESCUELA 20

DOCTORES CONTRATADOS 4

Total Profesorado 27

La experiencia docente del profesorado que forma parte de este Programa de Máster se resume en la tabla siguiente:

Nº de años % de profesores

>25 años 4

10-25 años 18

5-10 años 5

En la siguiente tabla se resume la experiencia docente del profesorado del Programa de Doctorado en función de los tramos de investigación reconocidos (sexenios):

Sexenios/profesor Nº de profesores Nº de sexenios Nº de sexenios activos

4 1 4 2

3 1 3 2

2 5 10 9

1 10 10 10

Total 17 27 23

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En la siguiente tabla se resume el perfil investigador del núcleo básico de la plantilla del máster propuesto:

Área de conocimiento

Tipo de vinculación

con la Universidad

Experiencia docente

(Quinquenios de docencia reconocidos)

Experiencia investigadora (Sexenios de investigación reconocidos)

Áreas de investigación del grupo de investigación al que pertenece

Arquitectura y Tecnología de Computadores

1 CU y 3 TU

18 4 Sistemas Distribuidos: Tolerancia a fallos, Problemas de coordinación distribuida, Escalabilidad, Memoria compartida/distribuida, Protocolos de comunicación distribuida

Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial

2 TU y 1 TEU 12 3 Modelos de Computación no convencionales, Bio-operaciones y Algoritmos combinatorios.

Natural Computing

Física Aplicada 3 TU 12 3 Teledetección: Algoritmos de fusión de imágenes, Compactación de información mediante

mapas de dimensión fractal.

Lenguajes y Sistemas Informáticos

1 CEU, 1 TEU y 3 L.D. Cont. Doctor

7 1 Modelos de proceso, arquitectura de producto, calidad, y herramientas software, IT para

energía y smartgrids, Innovación en ingeniería software

Ingeniería de Sistemas y Automática

1 CU, 3 TU, 1 TEU y 1 TUI 16 6

Ingeniería de Control Inteligente, Geolocalización y navegación autónoma, Sistemas Inteligentes de Transporte, Movilidad y comunicación sostenible y accesible, Desarrollo de

herramientas TIC orientadas a las personas potencialmente vulnerables

WEB Intelligent, Metaversos, Context aware computing, Predicción y control de tráfico

Matemática Aplicada

5 TU 18 7

Modelos de Computación Cuántica. Simulación de Sistemas

Tecnología musical, Teoría computacional de la música

Modelización y análisis de sistemas, Modelos de morfogénesis

Simulación de sucesos raros/infrecuentes

Tratamiento Digital de Señal

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Actualización de la plantilla de profesores Está prevista la actualización de la plantilla de profesores del Máster, con el objetivo de adecuarla, por un lado, a la situación real de las plantillas de PDI de los departamentos que participan en el Máster y, por otro, a los perfiles investigadores más adecuados para las asignaturas del Máster. Las restricciones para esta actualización son las siguientes:

1. Todos los profesores que participan en el Máster deben ser doctores. 2. La plantilla debe cumplir los requisitos de calidad que impone la Universidad

Politécnica de Madrid. En estos momentos, la Universidad Politécnica de Madrid exige, entre otras cosas, que el ratio de sexenios de investigación activos de la plantilla de profesores de la UPM del Máster sea mayor o igual que 0,75.

3. El perfil de los profesores debe ajustarse al establecido en esta memoria. Las propuestas de actualización las trasladará la Comisión Académica del Máster a la Junta de Escuela del Centro, que es el órgano responsable del título, para su aprobación. Para la integración de personal en el Programa se tendrán en cuenta las consideraciones de la ley Orgánica 4/2007, de 12 de abril, por la que se modifica la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades, en cuanto a los derechos y libertades fundamentales y de igualdad entre hombres y mujeres, así como a las políticas activas para garantizar la igualdad de oportunidades a las personas con discapacidad. Previsión de profesorado y otros recursos humanos necesarios Los planes de formación del PDI se realizarán siguiendo las directrices del proceso PR 13 “Formación del PDI y PAS” del SGC del la Escuela Universitaria de Informática. Previsiblemente, en dos años aumentará en un 15% el número de sexenios de los actuales doctores de la EUI que no forman parte del profesorado estable propuesto, por lo que podrá aumentar el número de profesores del máster.

6.2. Adecuación del profesorado y personal de apoyo disponible al plan de estudios

Tanto el personal docente e investigador (PDI) del Centro como el personal de administración y servicios (PAS) tienen una amplia experiencia en el ámbito de la Ingeniería Informática y, más concretamente, en las titulaciones de Ingeniería Técnica en Informática de Gestión e Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas y, más recientemente, en las titulaciones de Graduado en Ingeniería de Computadores y Graduado en Ingeniería del Software. Por tanto, la formación actual del personal del Centro es idónea para la impartición del título propuesto. En cuanto al personal de apoyo disponible, se cuenta con personal administrativo y técnicos de diversa naturaleza que posee una dilatada experiencia en la gestión de proyectos y, especialmente, en los procesos de gestión administrativa en el ámbito universitario.

- 91 -

6.3. Referencias [1] Requisitos para los Planes de estudio de los Másteres universitarios de

investigación

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7. RECURSOS MATERIALES Y SERVICIOS

7.1 Justificación de la adecuación de los medios materiales y servicios disponibles

La Escuela Universitaria de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid cuenta con los siguientes recursos materiales: La superficie útil total de la Escuela Universitaria de Informática de la UPM es de 16.494 m2, distribuidos del siguiente modo:

Biblioteca: Inaugurada en 2010, esta moderna instalación, con capacidad para más de 700 puestos de lectura, reúne los fondos de los Centros del Campus Sur de la Universidad Politécnica de Madrid. Ofrece en 6.000 m2, distribuidos en cuatro plantas, más de 700 puestos de lectura y consulta y 79 puestos informáticos.

Aulas: Las aulas están equipadas con retroproyectores, videoproyectores y

ordenadores para el profesor y hay tres dedicadas específicamente para estudios de postgrado.

Centro de Informática y Comunicaciones: 1370 m2 repartidos en 33

laboratorios.

Laboratorios de investigación: 600 m2 repartidos en 8 laboratorios de investigación.

Espacios para tutorías del profesorado: 2257 m2 repartidos en 138

espacios.

Servicios de administración: el Centro cuenta con 600 m2 para secretaría y otros servicios de administración.

Cafetería y otros servicios: publicaciones, reprografía, etc.

Comunicaciones: el Centro cuenta con cableado estructurado UTP de

categoría 5E con un backbone de fibra óptica con capacidad de 1 GB. Cuenta con 2 salidas de 1GB a Internet desde el Campus Sur. Todo el Campus dispone de conexión inalámbrica de tipo 802.11g.

Estos medios materiales son los utilizados en la actualidad para la docencia en dos titulaciones de Ingeniería Técnica y en las nuevas enseñanzas de Grado en Ingeniería de Computadores y Grado en Ingeniería del Software que han comenzado en el curso 2009/2010, dando servicio a 1300 estudiantes. En el apartado de las aulas el Centro viene reconvirtiendo aulas desde hace varios años, con el objetivo de disponer de más aulas de menor tamaño para adecuarlas a los nuevos tamaños de grupos definidos por la Universidad Politécnica de Madrid, las

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aulas destinadas al máster serán de un tamaño adecuado a grupos pequeños de entre 15 y 30 alumnos. Por otro lado, la nueva biblioteca del Campus Sur, que además de los espacios habituales en una biblioteca, dispone de espacios adicionales para actividades impartidas con las nuevas metodologías docentes. Las instalaciones en el entorno del Centro proponente cumplen importantes requisitos de accesibilidad universal, largos pasillos libres de obstáculos, servicios habilitados para personas con discapacidad y estrategias e incluso dispositivos de diseño propio, sobre todo en el acceso a los sistemas informáticos, acreditan nuestras instalaciones como un sistema notable y en continuo avance. El Centro dispone de servicios establecidos para diferentes situaciones de personas con discapacidad. Desde las primeras instalaciones para estudiantes ciegos o con problemas de baja visión de hace unos 20 años, hasta los actuales servicios de atención a los sordos signantes que incluyen intérpretes. Por último, aunque no menos importante, se imparten enseñanzas en accesibilidad a la web que, como se sabe, es de obligado cumplimiento para las instituciones europeas en las publicaciones en internet de los organismos oficiales desde diciembre de 2005, siguiendo el ejemplo de los Estados Unidos de Norteamérica, que había establecido este requisito con anterioridad en el año 2001. Eso no quiere decir que las publicaciones que se realizan en el Centro cumplan de modo permanente los requisitos de accesibilidad de nivel máximo en todo momento, lo mismo que ocurre por cierto, con las publicaciones de otros Ministerios u otros organismos públicos, pero sí que existe una formación y una práctica en la línea de la consecución de la accesibilidad requerida en el nivel más alto, (Triple A) de acreditación de los validadores de accesibilidad más populares. Recursos asignados en exclusiva a estudiantes de máster

Tres aulas de postgrado: equipadas con retroproyectores, videoproyectores y ordenadores para el profesor.

Ocho laboratorios de investigación: con un total de 600 m2.

Servicio de Secretaría para postgrado: está prevista la creación de una

unidad de postgrado en el actual Servicio de Secreataría.

7.2 Previsión de adquisición de los recursos materiales y servicios necesarios

El Centro ya dispone de todos los recursos materiales para impartir la nueva titulación. Está en marcha un proceso de adaptación y rehabilitación de aulas para terminar de adecuarlas a la impartición de clases para el máster en grupos de 15/30 alumnos con metodología adaptada al EEES.

- 94 -

8. RESULTADOS PREVISTOS

8.1 Valores cuantitativos estimados para los indicadores y su justificación

Dado que este máster es la primera vez que se imparte en nuestra Escuela y no tenemos referencias objetivas de las tasas de graduación, abandono y eficiencia, nos hemos informado de los valores estimados que se proponen para dichas tasas en titulaciones de máster en España con contenidos similares, dichos valores se presentan en la siguiente tabla.

Título de Máster (Universidad) T. graduación T. abandono  T. rendimiento

Máster de Investigación en Informática(Facultad de Informática de la UCM) 

60%  28%  70% 

Máster en Ingeniería Informática (Universidad de Santiago de Compostela) 

70%  20%  80% 

Máster en Tecnologías de la Información y Telecomunicaciones (Universidad de las Islas Baleares) 

80%  10%  90% 

Máster Universitario de Investigación en Tecnologías Industriales y Telecomunicación (Universidad Miguel Hernández de Elche) 

80%  10%  90% 

Master Universitario “ErasmusMundus” in Data Mining and  Knowledge Management (Universidad Politécnica de Catalunya) 

85%‐100%  10%  100% 

En el caso del máster en Ciencias y Tecnologías de la información podemos prever los siguientes valores, teniendo en cuenta, además de los datos de la tabla anterior, el hecho de que los alumnos que acceden a un máster de investigación presentan una clara motivación hacia el esfuerzo que supone el desarrollo de una especialización en el campo de las Tecnologías de la información.

TASA DE GRADUACIÓN ≥70%

TASA DE ABANDONO ≤30%

TASA DE EFICIENCIA ≥70%

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Los valores de referencia son valores mínimos que deben cumplir ciertos Másteres para que puedan ser considerados de investigación, para el Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación se considera que dado que un alto porcentaje de alumnos serán procedentes de los grados en Ingeniería del Software e Ingeniería de Computadores, que le presupone un conocimiento del tipo de materias con la que se va a enfrentar en el Máster y una alta motivación para salir al mercado laboral con un grado de formación y titulación superiores al obtenido con el Título de Grado, se ha considerado que estos valores pueden ser mejoradas.

Las anteriores tasas se refieren a estudiantes con una dedicación completa a sus estudios, es decir, que dedican un trabajo real de 60 créditos ECTS anuales a la carrera. Para su correcto cálculo se entiende que habrá que aplicar factores de corrección para aquellos estudiantes que cursen la carrera con una dedicación parcial, lo que supondrá que la duración de los estudios necesariamente se alargará respecto a los 3 semestres establecidos para cursar todas las enseñanzas.

8.2 Progreso y resultados de aprendizaje

Para garantizar las tasas propuestas, así como para medir cuantitativamente el progreso y resultados del aprendizaje, se utilizará el procedimiento 03 “Revisión de Resultados y Mejora de los Programas Formativos”. Este proceso tiene como objetivo la descripción de los mecanismos que permitan al centro garantizar la calidad de los programas formativos en cada uno de sus componentes diseñados, incluidos los objetivos del título, y competencias que desarrollan; mantener y renovar adecuadamente su oferta formativa, así como aprobar, controlar y revisar dichos programas y sus resultados. En consonancia con el programa de la Universidad Politécnica de Madrid para la Mejora de la Calidad de los Centros Universitarios [1] utilizaremos como índices de valoración del progreso y resultado del aprendizaje de los estudiantes los siguientes:

Relación de créditos aprobados/créditos matriculados. Relación entre alumnos enviados y recibidos en programas de movilidad y el

número de alumnos del Centro. Flujo ordenado de alumnos entre los distintos semestres. Duración media del máster. Número de titulados. Número de Proyectos de Fin de Máster leídos.

8.3 Referencias [1] Programa de la Universidad Politécnica de Madrid para la Mejora de la Calidad de

los Centros Universitarios: http://www.upm.es/innovacion/cd/01_evalyacred/acu_pro.htm

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9. SISTEMA DE GARANTÍA DE CALIDAD DEL TÍTULO

Desde hace años las universidades españolas, siguiendo las tendencias de otros países, e impulsadas por un conjunto de factores renovadores de la educación superior, han puesto en marcha acciones para mejorar la calidad de los servicios que prestan a la Sociedad. Uno de estos factores es la convergencia europea y la consecuente competencia que se derivará del nuevo Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) cuya creación, según la Declaración de Bolonia, tendrá lugar en una fecha no posterior al año 2010. A fin de lograr una adaptación óptima a esta convergencia europea, la Universidad Politécnica de Madrid y, en este caso, su Escuela Universitaria de Informática, han desarrollado este nuevo plan de estudios, siguiendo las nuevas directrices marcadas por la ANECA. Uno de los factores importantes en la elaboración del plan de estudios es asegurar que cumple con los estándares de calidad marcados por el Ministerio de Educación, para lo cual, es imprescindible la elaboración de un Sistema de Garantía de Calidad del plan de estudios que dirija todas las actuaciones al respecto. Este interés en mejorar la calidad de la enseñanza universitaria no es nuevo para la Escuela Universitaria de Informática. De hecho, en el año 1997 ya se realizó un estudio de la calidad de los planes de estudio actuales, Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas e Ingeniero Técnico en Informática de Gestión, presentado al Plan Nacional de Evaluación de la Calidad de las Universidades. El Centro se ha comprometido a aplicar todos los mecanismos y procesos recogidos en el SGIC del la Escuela Universitaria de Informática, que obtuvo una calificación de POSITIVO, en la convocatoria del Programa AUDIT, sin perjuicio de la posible existencia de modificaciones futuras durante la fase de aplicación de aquel, justificadas y trazables dentro del propio Sistema.

Continuando en esta línea, se ha incluido el título presentado en esta memoria en el Sistema de Garantía de Calidad, a fin de establecer una serie de mecanismos formales para la aprobación, control, revisión periódica y mejora del Título. Este interés por la mejora continua de la calidad de la enseñanza universitaria no viene solo por parte de la Escuela Universitaria de Informática sino que forma parte de un esfuerzo global por parte de toda la Universidad Politécnica de Madrid a fin de lograr un puesto destacado dentro del Espacio Europeo de Educación Superior. Una vez realizada esta disertación sobre los antecedentes del Sistema de Garantía de Calidad del Máster Universitario en Ciencias y Tecnologías de la Computación, procedemos a la descripción del mismo, estructurando esta información siguiendo las pautas establecidas por la ANECA. Para cada pauta establecida en la Guía de Apoyo para la elaboración de la memoria para la solicitud de verificación de títulos oficiales de Grado y Máster se han desarrollado una serie de procedimientos, que describen las líneas de actuación para todas las actuaciones relacionadas con la ejecución y puesta en funcionamiento del plan de estudios, la calidad de la enseñanza del profesorado, prácticas y programas de movilidad y, análisis de inserción laboral y satisfacción.

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A continuación se incluye una relación de las pautas de verificación de la calidad y sus procedimientos asociados:

Listado de procedimientos de la Escuela Universitaria de Informática del SGIC-EUIUPM

PR Elaboración y Revisión de la Política y Objetivos de Calidad (PR-ES-1.1-002)

PR Definición de la Política del PDI y del PAS (PR-ES-1.2-005)

PR Acuerdo Programa del Centro (PR-ES-1.3-001)

PR Autoevaluación y Revisión Anual de los Planes (PR-ES-1.3-002)

PR Auditoría Interna (PR-ES-1.3-003)

PR Diseño de Nuevos Títulos (PR-ES-2-001)

PR Verificación de Nuevos Títulos (PR-ES-2-002)

PR Revisión de Resultados y Mejora de los Programas Formativos (PR-ES-2-003)

PR Publicación de la Información sobre las Titulaciones que imparte la Escuela Universitaria de Informática (PE-ES-2-004)

PR Innovación Educativa (PR-ES-2-005)

PR Extinción de planes de Estudios conducentes a Títulos Oficiales (PE-ES-2-006)

PR Identificación de Perfiles y Captación de Estudiantes (PR-CL-1-001)

PR Selección y Admisión de Estudiantes (PR-CL-1-002)

PR Acciones de Acogida (PR-CL-2.1-001)

PR Acciones de Nivelación (PR-CL-2.1-002)

PR Mentorías (PR-CL-2.1-003)

PR Tutorías (PR-CL-2.1-004)

PR Atención Psicológica (PR-CL-2.1-005)

PR Organización Docente (PR-CL-2.2-001)

PR Para regular las Prácticas en Empresas (PR-CL-2.2-002)

PR Proyecto Fin de Carrera (PR-CL-2.2-003)

PR Movilidad de los Alumnos de la Escuela Universitaria de Informática que realizan Estudios en otras Universidades, nacionales o extranjeras (PR-CL-2.3-001)

PR Movilidad de los Alumnos que realizan Estudios en la UPM, procedentes de otras Universidades, nacionales o extranjeras (PR-CL-2.3-002)

PR Formación en Competencias (PR-CL-2.5-001)

PR Inserción Laboral (PR-CL-2.5-002)

PR Seguimiento de egresados (PR-CL-2.5-003)

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PR Matrícula (PR-CL-4-001)

PR Captación y Selección de PDI y PAS (PR-SO-1-001)

PR Formación de PDI y PAS (PR-SO-1-002)

PR Evaluación, Promoción y Reconocimiento de PDI y PAS (PR-SO-1-003)

PR Movilidad de PDI y PAS (PR-SO-1-004)

PR Plan de Mantenimiento (PR-SO-2-001)

PR Gestión de los Servicios Generales (PR-SO-3-001)

PR Registro (PR-SO-3-002)

PR Gestión de Incidencias, Reclamaciones y Sugerencias (PR-SO-5-001)

PR Encuestas de Satisfacción (PR-SO-5-002)

PR Revisión y Actualización Sistema Documental (PR-SO-6-001)

PR Sistemas de Información para la Toma de Decisiones (PR-SO-7-001)

Finalmente, la siguiente figura muestra el mapa de procesos del SGIC-EUIUPM.

9.1 Responsables del sistema de garantía de calidad del plan de estudios La Subdirección de Calidad y Extensión Universitaria, junto con la Comisión de Calidad del Centro y los demás órganos definidos en el Manual de Calidad de La Escuela

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Universitaria de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid son garantes del Sistema de Garantía Interno de la Calidad (SGIC-EUIUPM).

La estructura de Calidad definida en dicho manual determina las siguientes comisiones:

UNIDAD DE CALIDAD

La Unidad de Calidad promueve y hace el seguimiento del Plan de Calidad vigente y coordina sus distintos órganos, apoyándose en la Comisión de Calidad y la Comisión de Autoevaluación para actualizar los Planes de Mejora y de Calidad de la Escuela en el ámbito de sus competencias. La Unidad de Calidad promueve acciones conducentes a la actualización y mejora continua de la calidad coordinadamente con la Comisión de Ordenación Académica y las comisiones de planes de estudio de grado y postgrado entre otras.

UNIDAD TÉCNICA DE CALIDAD

Presidida por el Subdirector de Calidad y Extensión Universitaria estará constituida por uno o varios técnicos que se encargarán de revisar y mantener el Sistema de Garantía Interna de Calidad de la EUI.

COMISIÓN DE CALIDAD

Es el órgano que articula la participación de los diferentes grupos de interés de la Escuela Universitaria de Informática. Su composición es la siguiente:

Presidente: El Subdirector de Calidad y Extensión Universitaria.

Secretaria: Un representante del PAS.

Vocales: Un profesor en representación de cada uno de los departamentos,

secciones departamentales y unidades docentes de la Escuela y dos alumnos

del centro.

COMISIÓN DE AUTOEVALUACIÓN

La Comisión de Autoevaluación actúa como auditor interno, evaluando el seguimiento y resultados del Plan de Mejoras, Plan de Actuación y Plan de Calidad.

9.2 Procedimientos de evaluación y mejora de la calidad de la enseñanza y el profesorado. A continuación se detallan los procedimientos descritos en el SGIC-EUIUPM que están relacionados con este apartado de la memoria del título.

PR Elaboración y Revisión de la Política y Objetivos de Calidad (PR-ES-1.1-002)

PR Definición de la Política del PDI y del PAS (PR-ES-1.2-005)

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PR Autoevaluación y Revisión Anual de los Planes (PR-ES-1.3-002)

PR Auditoría Interna (PR-ES-1.3-003)

PR Diseño de Nuevos Títulos (PR-ES-2-001)

PR Verificación de Nuevos Títulos (PR-ES-2-002)

PR Revisión de Resultados y Mejora de los Programas Formativos (PR-ES-2-003)

PR Publicación de la Información sobre las Titulaciones que imparte la Escuela Universitaria de Informática (PE-ES-2-004)

PR Organización Docente (PR-CL-2.2-001)

PR Captación y Selección de PDI y PAS (PR-SO-1-001)

PR Formación de PDI y PAS (PR-SO-1-002)

PR Evaluación, Promoción y Reconocimiento de PDI y PAS (PR-SO-1-003)

PR Movilidad de PDI y PAS (PR-SO-1-004)

PR Encuestas de Satisfacción (PR-SO-5-002)

9.3 Procedimiento para garantizar la calidad de las prácticas externas y los programas de movilidad. A continuación se detallan los procedimientos descritos en el SGIC-EUIUPM que están relacionados con este apartado de la memoria del título.

PR Prácticas en Empresas (PR-CL-2.2-002)

PR Movilidad de los Alumnos de la Escuela Universitaria de Informática que realizan Estudios en otras Universidades, nacionales o extranjeras (PR-CL-2.3-001)

PR Movilidad de los Alumnos que realizan Estudios en la UPM, procedentes de otras Universidades, nacionales o extranjeras (PR-CL-2.3-002)

PR Movilidad de PDI y PAS (PR-SO-1-004)

PR Encuestas de Satisfacción (PR-SO-5-002)

9.4 Procedimiento de análisis de la inserción laboral de los graduados y de la satisfacción con la formación recibida. A continuación se detallan los procedimientos descritos en el SGIC-EUIUPM que están relacionados con este apartado de la memoria del título.

PR Revisión de Resultados y Mejora de los Programas Formativos (PR-ES-2-003)

PR Inserción Laboral (PR-CL-2.5-002)

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PR Seguimiento de egresados (PR-CL-2.5-003)

PR Encuestas de Satisfacción (PR-SO-5-002)

9.5 Procedimientos para el análisis de la satisfacción de los distintos colectivos implicados (estudiantes, personal académico y de administración y servicios, etc.) y de atención a las sugerencias y reclamaciones. Criterios específicos en el caso de extinción del título. A continuación se detallan los procedimientos descritos en el SGIC-EUIUPM que están relacionados con este apartado de la memoria del título.

PR Evaluación, Promoción y Reconocimiento de PDI y PAS (PR-SO-1-003)

PR Gestión de Incidencias, Reclamaciones y Sugerencias (PR-SO-5-001)

PR Encuestas de Satisfacción (PR-SO-5-002) PR Extinción de planes de Estudios conducentes a Títulos Oficiales (PE-ES-

2-006) PR Publicación de la Información sobre las Titulaciones que imparte la

Escuela Universitaria de Informática (PE-ES-2-004)

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10. CALENDARIO DE IMPLANTACIÓN

10.1 Cronograma de implantación de la titulación

Fecha Titulación nueva Titulaciones antiguas

Septiembre de 2011 Inicio del programa No hay

Junio de 2012 Primera promoción de másteres

10.2 Procedimiento de adaptación de los estudiantes, en su caso, de los estudiantes de los estudios existentes al nuevo plan de estudio

No procede.

10.3 Enseñanzas que se extinguen por la implantación del correspondiente título propuesto

No procede.