|
Tipus A
|
Codi |
Competències Específiques | | | A1.1 |
Aplicar efectivament el coneixement de les matèries bàsiques, científiques i tecnològiques pròpies de l'enginyeria |
| | A3.1 |
Capacitat per a la resolució dels problemes matemàtics que puguin plantejar-se en l'enginyeria. Aptitud per aplicar els coneixements sobre àlgebra lineal, geometria, geometria diferencial, càlcul diferencial i integral, equacions diferencials i en derivades parcials, mètodes numèrics, algorísmica numèrica, estadística i optimització (FB1) |
|
Tipus B
|
Codi |
Competències Transversals |
|
Tipus C
|
Codi |
Competències Nuclears |
|
Tipus A
|
Codi |
Resultats d'aprenentatge |
| | A1.1 |
Aplica correctament els principis matemàtics que puguin plantejar-se en l’enginyeria, àlgebra lineal, geometria, geometria diferencial, càlcul diferencial i integral, equacions diferencials i en derivades parcials, mètodes numèrics, algorítmica numèrica, estadística i optimització.
| | | A3.1 |
Adquireix les tècniques més elementals del càlcul numèric i aplicar-les, amb l’ajuda d’un llenguatge de programació estructurat d’alt nivell a models matemàtics relacionats amb l’enginyeria.
Coneix els mecanismes estadísticament correctes per a un anàlisi eficient de dades: interpretació i de presa de decisions sobre els valors de paràmetres físics o químics.
Coneix els mètodes més usuals d’optimització i saber utilitzar-los en la resolució de problemes de l’àmbit de l’enginyeria.
|
|
Tipus B
|
Codi |
Resultats d'aprenentatge |
|
Tipus C
|
Codi |
Resultats d'aprenentatge |
| Tema |
Subtema |
| 1. Estadística descriptiva. Mitjana, variància i desviació estàndar. |
|
| 2. Models de distribució de probabilitats: binomial, Poisson, normal. |
|
| 3. Teoria de l’estimació puntual i per intervals de confiança. |
|
| 4. Contrast d’hipòtesis. |
|
| 5. Anàlisi de la variància. |
|
| 6. Aproximació mínim-quadràtica. Regressió lineal i regressió lineal múltiple. |
|
| 7. Introducció als mètodes d'optimització. Búsqueda de màxims i mínims. Multiplicadors de Lagrange. |
|
| 8. Introducció a les equacions diferencials ordinàries (EDO). Solucions analítiques d'EDOs lineals de primer i segon ordre. |
|
| 9. Introducció a les equacions diferencials en derivades parcials. Variables separables. |
|
| 10. Introducció a la geometria diferencial. |
|
| Metodologies :: Proves |
| |
Competències |
(*) Hores a classe
|
Hores fora de classe
|
(**) Hores totals |
| Activitats Introductòries |
|
1 |
1.5 |
2.5 |
| Sessió Magistral |
|
22 |
33 |
55 |
| Resolució de problemes, exercicis a l'aula ordinària |
|
14 |
21 |
35 |
| Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques |
|
14 |
21 |
35 |
| Atenció personalitzada |
|
1 |
1.5 |
2.5 |
| |
| Proves objectives de preguntes curtes |
|
2 |
8 |
10 |
| Proves objectives de preguntes curtes |
|
2 |
8 |
10 |
| |
(*) En el cas de docència no presencial, són les hores de treball amb suport vitual del professor.
(**) Les dades que apareixen a la taula de planificació són de caràcter orientatiu, considerant l’heterogeneïtat de l’alumnat |
Metodologies
| |
Descripció |
| Activitats Introductòries |
Introducció de l'assignatura on es comenten els continguts a treballar, els objectius a avaluar, la metodologia que s'usarà, i el sistema d'avaluació. |
| Sessió Magistral |
El professor explica els continguts teòrics de cada tema. |
| Resolució de problemes, exercicis a l'aula ordinària |
Resolució de problemes a l'aula per part del professor. |
| Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques |
Els alumnes han d'utilitzar un guió de pràctiques que el professor posa a la seva disposició. Totes les pràctiques es gestionen en un entorn informàtic. |
| Atenció personalitzada |
Els alumnes poden rebre atenció personalitzada presencialment o telemàtica (telèfon, missatgeria Moodle, o correu electrònic) durant l'horari d'atenció a l'alumnat. |
|
Descripció |
Temps que cada professor té reservat per atendre i resoldre
dubtes als alumnes. A causa de l’emergència sanitària, l’atenció a l’estudiant
es podrà realitzar mitjançant reunions en línia, en horaris concertats prèviament
per correu electrònic, o mitjançant altres eines virtuals.
|
|
Metodologies |
Competències
|
Descripció |
Pes |
|
|
|
|
| Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques |
|
Resolució de problemes amb suport informàtic. Es valorarà l’aprofitament de les pràctiques. |
0-20% |
| Proves objectives de preguntes curtes |
|
Prova individual de caràcter de síntesi sobre els continguts desenvolupats durant la primera part de l'assignatura. |
40-50% |
| Proves objectives de preguntes curtes |
|
Prova individual de caràcter de síntesi sobre els continguts desenvolupats durant la segona part de l'assignatura. |
40-50% |
| Altres |
|
|
|
| |
|
Altres comentaris i segona convocatòria |
|
Avaluació contínua: La nota de les pràctiques sols es tindrà en consideració quan sigui superior a la nota mitjana de les dues proves parcials. En aquest cas, els pesos de la nota de pràctiques i de les dues proves parcials seran 20%, 40% i 40%, respectivament. Altrament, aquests pesos seran 0%, 50% i 50%, respectivament. Segona convocatòria: La qualificació final consistirà en un 100% per la nota d'una prova objectiva individual sobre el contingut de tota l'assignatura. |
| Bàsica |
Mateo, J.M., Estadística pràctica pas a pas, Universitat Rovira i Virgili,
Zill, D.G.; Wright, W.S., Matemáticas avanzadas para ingeniería, McGraw-Hill,
|
|
| Complementària |
|
|
| Assignatures que es recomana haver cursat prèviament |
|
(*)La Guia docent és el document on es visualitza la proposta acadèmica de la URV. Aquest document és públic i no es pot modificar, llevat de casos excepcionals revisats per l'òrgan competent/ o degudament revisats d'acord amb la normativa vigent |
|