| Resolución de problemas y/o ejercicios de forma autónoma |
En cada una de las cuatro sesiones los alumnos deben entregar una memoria contestando una serie de preguntas sobre el tema. Este informe será considerado preliminar.
Para la realización de las prácticas es necesario disponer de una herramienta tipo Octave, Matlab o similar, aunque también podría utilizarse un compilador de C o similar y la ayuda de cualquier paquete estadístico que contenga las representaciones más básicas (histogramas, plots,..) y un módulo de estadística descriptiva. El objetivo de este curso es conocer una serie de algoritmos independientemente de la herramienta utilizada. |
| Metodologías integradas |
En cada sesión los profesores elegirán varios de los trabajos (por ejemplo, uno por cada tres alumnos matriculados). A cada alumno se le asignará uno de ellos y tendrá que revisarlo, emitiendo sus juicios razonados en el foro, donde podrá discutir con el autor y los otros revisores del mismo informe (puede verse como algo parecido al proceso de publicación en una revista científica, salvo que aquí tanto el autor como los revisores son conocidos y pueden interactuar simultáneamente). Este proceso de revisión se desarrollará de miércoles a viernes de la segunda semana.
Si se considera necesario, a raíz de la discusión previa en el foro, cada uno podrá retocar su trabajo original (no sólo los elegidos para evaluación pública) y entregar de nuevo la versión definitiva antes de la fecha señalada para cada sesión.
Esta versión definitiva será la que corrijan los profesores. |
| Foros de discusión |
En la tercera semana, los profesores abrirán un foro de discusión, bien sobre algún tema que quedase pendiente en la entrega de informes, bien abriendo nuevas líneas de debate.
La participación de los estudiantes en este foro será obligatoria y evaluable. |
