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Tipo A
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Código |
Competencias Específicas | | | A1.1 |
Aplicar efectivamente el conocimiento de las materias básicas, científicas y tecnológicas propias de la ingeniería. |
| | A3.1 |
Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización (FB1) |
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Tipo B
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Código |
Competencias Transversales |
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Tipo C
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Código |
Competencias Nucleares |
| Resultados de aprendizaje |
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Tipo A
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| | A1.1 |
Aplica correctamente los principios matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería, álgebra lineal, geometría, geometría diferencial, cálculo diferencial e integral, ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales, métodos numéricos, algorítmica numérica, estadística y optimización.
| | | A3.1 |
Adquiere las técnicas más elementales del cálculo numérico y aplicarlas, con la ayuda de un lenguaje de programación estructurado de alto nivel en modelos matemáticos relacionados con la ingeniería.
Conoce los mecanismos estadísticamente correctos para un análisis eficiente de datos: interpretación y de toma de decisiones sobre los valores de parámetros físicos o químicos.
Conoce los métodos más usuales de optimización y saber utilizarlos en la resolución de problemas del ámbito de la ingeniería.
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Tipo B
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Código |
Resultados de aprendizaje |
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Tipo C
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| tema |
Subtema |
| 1. Estadística descriptiva. Media, varianza y desviación estándar. |
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| 2. Modelos de distribución de probabilidades: binomial, Poisson, normal. |
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| 3. Teoría de la estimación puntual y por intervalos de confianza. |
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| 4. Contraste de hipótesis. |
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| 5. Análisis de la varianza. |
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| 6. Aproximación mínimo-cuadrática. Regresión lineal y regresión lineal múltiple. |
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| 7. Introducción a los métodos de optimización. Búsqueda de máximos y mínimos. Multiplicadores de Lagrange. |
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| 8. Introducción a las ecuacions diferenciales ordinarias (EDO). Soluciones analíticas de EDOs lineales de primer y segundo orden. |
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| 9. Introducción a las ecuacions diferenciales en derivadas parciales. Variables separables. |
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| 10. Introducción a la geometría diferencial. |
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| Metodologías :: Pruebas |
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Competencias |
(*) Horas en clase
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Horas fuera de clase
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(**) Horas totales |
| Actividades introductorias |
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1 |
1.5 |
2.5 |
| Sesión magistral |
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22 |
33 |
55 |
| Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria |
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14 |
21 |
35 |
| Practicas a través de TIC en aulas informáticas |
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14 |
21 |
35 |
| Atención personalizada |
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1 |
1.5 |
2.5 |
| |
| Pruebas objetivas de preguntas cortas |
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2 |
8 |
10 |
| Pruebas objetivas de preguntas cortas |
|
2 |
8 |
10 |
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(*) En el caso de docencia no presencial, serán las horas de trabajo con soporte virtual del profesor.
(**) Los datos que aparecen en la tabla de planificación son de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías
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descripción |
| Actividades introductorias |
Introducción de la asignatura donde se comentan los contenidos a trabajar, los objetivos a evaluar, la metodología que se usará, y el sistema de evaluación. |
| Sesión magistral |
El profesor explica los contenidos teóricos de cada tema. |
| Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria |
Resolución de problemas en el aula por parte del profesor. |
| Practicas a través de TIC en aulas informáticas |
Los alumnos tienen que utilizar un guión de prácticas que el profesor pone a su disposición. Todas las prácticas se gestionan en un entorno informático. |
| Atención personalizada |
Los alumnos pueden recibir atención personalizada presencial o telemáticamente (teléfono, mensajería Moodle, o correo electrónico) durante el horario de atención al alumnado. |
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descripción |
Tiempo que cada profesor tiene reservado
para atender y resolver dudas a los alumnos. Debido a la emergencia sanitaria,
la atención al estudiante se podrá realizar mediante reuniones en línea, en
horarios concertados previamente por correo electrónico, o mediante otras
herramientas virtuales. |
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Metodologías |
Competencias
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descripción |
Peso |
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| Practicas a través de TIC en aulas informáticas |
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Resolución de problemas con soporte informático. Se valorará el aprovechamiento de las prácticas. |
0-20% |
| Pruebas objetivas de preguntas cortas |
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Prueba individual de carácter de síntesis sobre los contenidos desarrollados durante la primera parte de la asignatura. |
40-50% |
| Pruebas objetivas de preguntas cortas |
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Prueba individual de carácter de síntesis sobre los contenidos desarrollados durante la segunda parte de la asignatura. |
40-50% |
| Otros |
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Otros comentarios y segunda convocatoria |
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ADAPTACIÓN DE LA EVALUACIÓN PARA EL CURSO 2020-21 Evaluación continua: No se prevén cambios significativos en el sistema de evaluación de la asignatura. Segunda convocatoria: La calificación final consistirá en un 100% por la nota de una prueba objetiva individual. Durante las pruebas evaluativas, los teléfonos mòviles, tablets y otros dispositivos electrónicos que no estén expresamente autorizados para la prueba, deben estar apagados y fuera de la vista. |
| Básica |
Mateo, J.M., Estadística pràctica pas a pas, Universitat Rovira i Virgili,
Zill, D.G.; Wright, W.S., Matemáticas avanzadas para ingeniería, McGraw-Hill,
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| Complementaria |
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| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
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(*)La Guía docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la URV. Este documento es público y no es modificable, excepto en casos excepcionales revisados por el órgano competente o debidamente revisado de acuerdo la normativa vigente. |
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