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MÁSTER UNIVERSITARIO EN
SOFTWARE Y SISTEMAS
PLAN DOCENTE
CURSO 2014 / 2015
CONTENIDO:
Calendario Académico
Horarios de las Asignaturas
Fechas de Exámenes
Tribunales de las Asignaturas
Guías de Aprendizaje
CALENDARIO ACADÉMICO
HORARIOS DE LAS ASIGNATURAS
• 15-septiembre-2014 a 16-enero-2015:
1er
Semestre 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00
Lunes
Martes
Miércoles
Jueves
Viernes
Abstract Interpretation
Weekly Presentation Series-Fall Term
Reading Group on Basic Analysis of non-Functional
Global Properties
Computer Security
• 9-febrero-2015 a 20-abril-2015:
2ºSemestre 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00
Lunes
Martes
Miércoles
Jueves
Viernes
Analysis of ConcurrentSystems
Advanced Topics on Computer Security
Formal Methods for Concurrent and Reactive
Systems
Types for ProgrammingLanguages
Weekly Presentation Series-Spring Term
Reading Group on Advanced Analysis of Non-Functional
Global Properties
Reading Group on Advanced Analysis of Non-Functional
Global Properties
Advanced Topics on Computer Security
Formal Methods for Concurrent and Reactive
Systems
Types for ProgrammingLanguages
Analysis of ConcurrentSystems
2ºSemestre 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00
Lunes
Martes
Miércoles
Jueves
Viernes
Experimentación en Ingeniería del Software
Retos de la Ingeniería del Software para el Siglo XXI
Investigación Científica y Temas Avanzados
Experimentación en Ingeniería del Software
Retos de la Ingeniería del Software para el Siglo XXI
Computación Numérica Avanzada
Computación Numérica Avanzada
Conceptos, Prácticas y Retos en Data Mining
Investigación Científica y Temas Avanzados
Conceptos, Prácticas y Retos en Data Mining
Investigación Científica y Temas Avanzados
Investigación Científica y Temas Avanzados
Investigación Científica y Temas Avanzados
FECHAS DE EXÁMENES
1ER SEMESTRE: Asignatura Día Hora
Abstract Interpretation 19-enero 11:00-13:00
Software Construction: Architecture and Interface Design Issues 19-enero 13:00-15:00
Descubrimiento de Conocimientos en Bases de Datos 19-enero 15:00-17:00
Paradigmas de la Programación 19-enero 17:00-19:00
Reading Group on Basic Analysis of non-Functional Global Properties
20-enero 11:00-13:00
Weekly Presentation Series- Fall Term 20-enero 13:00-15:00
Nuevas Tendencias en Sistemas Distribuidos 20-enero 15:00-17:00
Fundamentos de Sistemas Distribuidos 20-enero 17:00-19:00
Entornos Virtuales Inteligentes: Tecnologías, Arquitecturas y Aplicaciones
20-enero 19:00-21:00
Computer Security 21-enero 11:00-13:00
Software Construction: Analysis of Requirements 21-enero 13:00-15:00
Procesamiento y Análisis de Imágenes 21-enero 15:00-17:00
Computación Orientada a Servicios 21-enero 17:00-19:00
Desarrollo Riguroso de Software 21-enero 19:00-21:00
Independent Study with Adviser 22-enero 11:00-13:00
Directed Study with Adviser 22-enero 13:00-15:00
Retos en la Informática Accesible para Personas con Diversidad Funcional
22-enero 15:00-17:00
Verificación y Validación de Software 22-enero 17:00-19:00
Estrategias de Gestión y Desarrollo de Proyectos con Metodologías no Clásicas 23-enero 15:00-17:00
2º SEMESTRE: Asignatura Día Hora
Reading Group on Advanced Analysis of Non-Functional Global Properties
21-abril 9:00-11:00
Advanced Topics on Computer Security 21-abril 11:00-13:00 Conceptos, Prácticas y Retos en Data Mining 22-abril 15:00-17:00 Retos de la Ingeniería del Software para el Siglo XXI 22-abril 17:00-19:00 Formal Methods for Concurrent and Reactive Systems 23-abril 9:00-11:00 Experimentación en Ingeniería del Software 23-abril 15:00-17:00 Computación Numérica Avanzada 23-abril 17:00-19:00 Types for Programming Languages 24-abril 9:00-11:00 Analysis of Concurrent Systems 24-abril 11:00-13:00 Software Construction: Implementation Issues 8-junio 13:00-15:00 Weekly Presentation Series- Spring Term 9-junio 13:00-15:00
EXTRAORDINARIOS: Asignatura Día Hora
Abstract Interpretation 1-julio 11:00-13:00 Software Construction: Architecture and Interface Design Issues 1-julio 13:00-15:00 Computación Numérica Avanzada 1-julio 15:00-18:00 Conceptos, Prácticas y Retos en Data Mining 1-julio 18:00-21:00 Reading Group on Basic Analysis of non-Functional Global Properties
2-julio 9:00-11:00
Reading Group on Advanced Analysis of Non-Functional Global Properties
2-julio 11:00-13:00
Descubrimiento de Conocimientos en Bases de Datos 2-julio 15:00-18:00 Entornos Virtuales Inteligentes: Tecnologías, Arquitecturas y Aplicaciones
2-julio 18:00-21:00
Computer Security 3-julio 9:00-11:00 Advanced Topics on Computer Security 3-julio 11:00-13:00 Estrategias de gestión y desarrollo de proyectos con metodologías no clásicas
3-julio 15:00-18:00
Experimentación en Ingeniería del Software 3-julio 18:00-21:00 Independent Study with Adviser 6-julio 11:00-13:00 Directed Study with Adviser 6-julio 13:00-15:00 Fundamentos de Sistemas Distribuidos 6-julio 15:00-18:00 Types for Programming Languages 7-julio 9:00-11:00 Analysis of Concurrent Systems 7-julio 11:00-13:00 Nuevas Tendencias en Sistemas Distribuidos 7-julio 15:00-18:00 Paradigmas de la Programación 7-julio 18:00-21:00 Software Construction: Implementation Issues 8-julio 9:00-11:00 Weekly Presentation Series- Spring Term 8-julio 11:00-13:00 Procesamiento y análisis de imágenes 8-julio 15:00-18:00 Retos de la Ingeniería del Software para el Siglo XXI 8-julio 18:00-21:00 Formal Methods for Concurrent and Reactive Systems 9-julio 9:00-11:00 Weekly Presentation Series- Fall Term 9-julio 11:00-13:00 Retos en la Informática Accesible para Personas con Diversidad Funcional 9-julio 15:00-18:00
Desarrollo Riguroso de Software 9-julio 18:00-21:00 Software Construction: Analysis of Requirements 10-julio 13:00-15:00 Computación Orientada a Servicios 10-julio 15:00-18:00 Verificación y Validación de Software 10-julio 18:00-21:00
TRIBUNALES DE LAS ASIGNATURAS
ASIGNATURA PRESIDENTE VOCAL SECRETARIO ABSTRACT INTERPRETATION Manuel Carro Liñares Julio Mariño Carballo Lars-Ake Fredlund ADVANCED TOPICS ON COMPUTER SECURITY Manuel Carro Liñares Julio Mariño Carballo Lars-Ake Fredlund ANALYSIS OF CONCURRENT SYSTEMS Lars-Ake Fredlund Clara Benac Earle Manuel Carro Liñares COMPUTACIÓN NUMÉRICA AVANZADA Dolores Barrios Rolanía José Crespo del Arco Vicente Martín Ayuso
COMPUTACIÓN ORIENTADA A SERVICIOS Genoveva López Gómez José Luis Fuertes Castro Fco. Javier Soriano Camino
COMPUTER SECURITY Manuel Carro Liñares Julio Mariño Carballo Lars-Ake Fredlund
CONCEPTOS, PRÁCTICAS Y RETOS EN DATA MINING Fco. Javier Segovia Pérez Aurora Pérez Pérez Ernestina Menasalvas
Ruiz
DESARROLLO RIGUROSO DE SOFTWARE Manuel Carro Liñares Julio Mariño Carballo Álvaro Germán Puebla Sánchez
DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO EN BASES DE DATOS Aurora Pérez Pérez José Luis Fuertes Castro Juan Pedro Caraça-
Valente DIRECTED STUDY WITH ADVISER Manuel Carro Liñares Julio Mariño Carballo Lars-Ake Fredlund ENTORNOS VIRTUALES INTELIGENTES: TECNOLOGÍAS, ARQUITECTURAS Y APLICACIONES
Angélica de Antonio Jiménez Andrés Silva Vázquez Sira Vegas Hernández
ESTRATEGIAS DE GESTIÓN Y DESARROLLO DE PROYECTOS CON METODOLOGÍAS NO CLÁSICAS Natalia Juristo Juzgado Ana Mª Moreno
Sánchez-Capuchino Sira Vegas Hernández
EXPERIMENTACIÓN EN INGENIERÍA DEL SOFTWARE Natalia Juristo Juzgado Ana Mª Moreno Sánchez-Capuchino Sira Vegas Hernández
FORMAL METHODS FOR CONCURRENT AND REACTIVE SYSTEMS Manuel Carro Liñares Julio Mariño Carballo Lars-Ake Fredlund
FUNDAMENTOS DE SISTEMAS DISTRIBUIDOS Ricardo Jiménez Perís José Crespo del Arco Marta Patiño Martínez INDEPENDENT STUDY WITH ADVISER Manuel Carro Liñares Julio Mariño Carballo Lars-Ake Fredlund MÉTODO CIENTÍFICO Natalia Juristo Juzgado Andrés Silva Vázquez Nelson Medinilla NUEVAS TENDENCIAS EN SISTEMAS DISTRIBUIDOS Marta Patiño Martínez José Crespo del Arco Ricardo Jiménez Peris
PARADIGMAS DE LA PROGRAMACIÓN Fernando Alonso Amo Loïc A. Martínez Normand
Fco. Javier Segovia Pérez
PROCESAMIENTO Y ANALISIS DE IMÁGENES José Crespo del Arco Dolores Barrios Rolanía Raúl Alonso Calvo READING GROUP ON ADVANCED ANALYSIS OF NON-FUNCTIONAL PROPERTIES Manuel Carro Liñares Julio Mariño Carballo Lars-Ake Fredlund
READING GROUP ON BASIC ANALYSIS OF NON-FUNCTIONAL GLOBAL PROPERTIES Manuel Carro Liñares Julio Mariño Carballo Lars-Ake Fredlund
RETOS DE LA INGENIERÍA DEL SOFTWARE PARA EL SIGLO XXI Aurora Pérez Pérez José Luis Fuertes Castro Andrés Silva Vázquez
RETOS EN LA INFORMÁTICA ACCESIBLE PARA PERSONAS CON DIVERSIDAD FUNCIONAL Aurora Pérez Pérez Loïc A. Martínez
Normand José Luis Fuertes Castro
SOFTWARE CONSTRUCTION: ANALYSIS OF REQUIREMENTS Manuel Carro Liñares Julio Mariño Carballo Lars-Ake Fredlund
SOFTWARE CONSTRUCTION: ARCHITECTURE AND INTERFACE DESIGN ISSUES Manuel Carro Liñares Julio Mariño Carballo Lars-Ake Fredlund
SOFTWARE CONSTRUCTION: IMPLEMENTATION ISSUES Manuel Carro Liñares Julio Mariño Carballo Lars-Ake Fredlund TYPES FOR PROGRAMMING LANGUAGES Julio Mariño Carballo Clara Benac Earle Manuel Carro Liñares
VERIFICACIÓN Y VALIDACIÓN DE SOFTWARE Natalia Juristo Juzgado Ana Mª Moreno Sánchez-Capuchino Sira Vegas Hernández
WEEKLY PRESENTATION SERIES: FALL TERM Manuel Carro Liñares Julio Mariño Carballo Lars-Ake Fredlund WEEKLY PRESENTATION SERIES: SPRING TERM Manuel Carro Liñares Julio Mariño Carballo Lars-Ake Fredlund
SEMINARIO 1 (OBLIGATORIO) Natalia Juristo Juzgado Fco. Javier Soriano Camino Clara Benac Earle
SEMINARIO 2 (OBLIGATORIO) Natalia Juristo Juzgado Fco. Javier Soriano Camino Clara Benac Earle
SEMINARIO 3 (OBLIGATORIO) Natalia Juristo Juzgado Fco. Javier Soriano Camino Clara Benac Earle
ASIGNATURA PRESIDENTE VOCAL SECRETARIO
SEMINARIO 4 (OBLIGATORIO) Natalia Juristo Juzgado Fco. Javier Soriano Camino Clara Benac Earle
SEMINARIO 5 (OBLIGATORIO) Natalia Juristo Juzgado Fco. Javier Soriano Camino Clara Benac Earle
SEMINARIO 6 (OBLIGATORIO) Natalia Juristo Juzgado Fco. Javier Soriano Camino Clara Benac Earle
SEMINARIO 7 (OBLIGATORIO) Natalia Juristo Juzgado Fco. Javier Soriano Camino Clara Benac Earle
SEMINARIO 8 (OPTATIVO) Natalia Juristo Juzgado Fco. Javier Soriano Camino Clara Benac Earle
SEMINARIO 9 (OPTATIVO) Natalia Juristo Juzgado Fco. Javier Soriano Camino Clara Benac Earle
SEMINARIO 10 (OPTATIVO) Natalia Juristo Juzgado Fco. Javier Soriano Camino Clara Benac Earle
SEMINARIO 11 (OPTATIVO) Natalia Juristo Juzgado Fco. Javier Soriano Camino Clara Benac Earle
SEMINARIO 12 (OPTATIVO) Natalia Juristo Juzgado Fco. Javier Soriano Camino Clara Benac Earle
SEMINARIO 13 (OPTATIVO) Natalia Juristo Juzgado Fco. Javier Soriano Camino Clara Benac Earle
SEMINARIO 14 (OPTATIVO) Natalia Juristo Juzgado Fco. Javier Soriano Camino Clara Benac Earle
SEMINARIO 15 (OPTATIVO) Natalia Juristo Juzgado Fco. Javier Soriano Camino Clara Benac Earle
(Nota: El coordinador se marca en negrita.)
GUÍAS DE APRENDIZAJE 1
Texto aplicable a todas las guías de aprendizaje del Máster:
Los derechos y deberes de los estudiantes universitarios están desarrollados en los Estatutos de la Universidad Politécnica de Madrid (BOCM de 15 de noviembre de 2010) y en el Estatuto del Estudiante Universitario (RD 1791/2010 de 30 de diciembre).
El artículo 124 a) de los Estatutos de la UPM fija como deber del estudiante “Seguir con responsabilidad y aprovechamiento el proceso de formación, adquisición de conocimientos, y aprendizaje correspondiente a su condición de universitario”... y el artículo 13 del Estatuto del Estudiante Universitario, en el punto d) especifica también como deber del estudiante universitario “abstenerse de la utilización o cooperación en procedimientos fraudulentos en las pruebas de evaluación, en los trabajos que se realicen o en documentos oficiales de la universidad”.
En el caso de que en el desarrollo de las pruebas de evaluación se aprecie el incumplimiento de los deberes como estudiante universitario, el coordinador de la asignatura podrá ponerlo en conocimiento del Director del Centro, que de acuerdo con lo establecido en el artículo 74(n) de los Estatutos de la UPM tiene competencias para “Proponer la iniciación del procedimiento disciplinario a cualquier miembro de la Escuela, por propia iniciativa o a instancia de la Comisión de Gobierno, al Rector, en los términos previstos en los estatutos y normas de aplicación”.
1 La impartición de las asignaturas por profesores que no forman parte del PDI de la ETSI Informáticos de la UPM está condicionada a la obtención de la “venia docendi” por parte de la UPM.
Computación Numérica Avanzada
Guía de Aprendizaje – Información al estudiante
1. Datos Descriptivos
Titulación Máster Universitario en Software y Sistemas
Módulo Sistemas
Materia Análisis y procesado de datos e información
Asignatura Computación Numérica Avanzada
Carácter Optativa
Créditos ECTS 4
Departamento responsable
Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería de Software
Especialidad -
Curso académico 2014-2015
Semestre en que se imparte 2º semestre del curso
Idioma en él que se imparte
Dolores Barrios: Español Vicente Martín: Inglés
Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigCNA.html
2. Profesorado
NOMBRE Y APELLIDO DESPACHO Correo electrónico
Dolores Barrios Rolanía (Coord.) D-5214 [email protected]
Vicente Martín Ayuso D-5210 [email protected]
3. Conocimientos previos requeridos para poder seguir con normalidad la asignatura
Asignaturas superadas • N/A
Otros resultados de aprendizaje necesarios
• Nociones básicas de cálculo numérico y arquitectura de ordenadores
4. Objetivos de Aprendizaje
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS ASIGNADAS A LA ASIGNATURA Y SU NIVEL DE ADQUISICIÓN
Código Competencia Nivel
CEM2 Analizar y sintetizar soluciones a problemas que requieran aproximaciones novedosas para la definición de la infraestructura computacional que permita el procesamiento y el análisis de datos de diversa naturaleza
A
CEM7 Evaluar y aplicar las diversas teorías matemáticas y estadísticas, y los procesos, métodos y técnicas disponibles para la extracción y descubrimiento de conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos
C
CEM8 Aplicar los fundamentos teóricos y matemáticos adecuados al procesamiento y análisis de funciones y datos de diversa naturaleza, y evaluar y diseñar los métodos relacionados para su aplicación en dominios prácticos
S
Nivel de competencia: conocimiento (C), comprensión (P), aplicación (A) y análisis y síntesis (S),
RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA
Código Resultado de aprendizaje Competen-
cias asociadas
Nivel de adquisi-
ción
RA-APDI-4
Conocer ejemplos de aplicaciones reales y tendencias y líneas de investigación CEM2,CEM7 A
RA-APDI-6
Seleccionar y aplicar métodos de optimización a problemas concretos CEM2,CEM8 S
RA-APDI-5
Conocer la teoría de métodos de optimización clásicos y heurísticos CEM2,CEM8 S
RA-APDI-7
Conocer y aplicar las bases necesarias de teoría de aproximación para resolver algunos problemas de sistemas integrables
CEM7,CEM8 S
5. Sistema de evaluación de la asignatura
INDICADORES DE LOGRO
Ref Indicador Relaciona-do con RA
I1 Implementar algunos de los algoritmos numéricos de optimización más utilizados en la práctica de la ingeniería informática.
RA-APDI-4, RA-APDI-5, RA-APDI-6
I2 Estudiar la implementación de algoritmos numéricos de optimización en términos de su rendimiento y coste en una implementación práctica.
RA-APDI-4, RA-APDI-5, RA-APDI-6
I3 Utilizar la teoría de polinomios ortogonales, ecuaciones en diferencias y cálculo numérico de autovalores en la resolución de problemas concretos.
RA-APDI-4, RA-APDI-7
I4 Aplicar técnicas de aproximación de funciones a la resolución de problemas de sistemas integrables.
RA-APDI-4, RA-APDI-7
EVALUACION SUMATIVA
Breve descripción de las actividades evaluables Momento Lugar
Peso en la calif.
Presentación oral y escrita del trabajo realizado (proyecto). Fase 1: Propuesta de tema, justificación de su interés dentro de la materia y plan de trabajo. Fase 2: Realización del trabajo.
A lo largo del curso Aula habitual 100%
Total: 100%
CRITERIOS DE CALIFICACIÓN
La calificación se obtendrá mediante la presentación oral y de la memoria de un proyecto que el alumno deberá realizar durante el transcurso de la asignatura. Dicho proyecto será asignado de forma individual y versará sobre cualquiera de las partes del contenido de la asignatura, cubriendo aspectos teóricos y prácticos de la materia cursada. Previa a la ejecución del proyecto el estudiante deberá realizar una propuesta de tema y un plan de trabajo que serán debatidos con el profesor.
6. Contenidos y Actividades de Aprendizaje
CONTENIDOS ESPECÍFICOS
Bloque / Tema / Capítulo Apartado
Indicadores Relaciona-
dos
Tema 1: Introducción a la Optimización
1.1 Establecimiento del problema. Tipos y ejemplos I1,I2
1.2 Conceptos básicos en optimización I1,I2
Tema 2: Métodos de optimización
2.1 Optimización con y sin restricciones. Métodos tradicionales I1,I2
2.2 Optimización heurística: Algoritmos basados en ideas extraídas de procesos naturales: annealing simulado, algoritmos evolutivos, redes inmunes, etc. Ejemplos prácticos
I1,I2
Tema 3: Conceptos básicos en aproximación
3.1 Operadores lineales y matrices I3
3.2 Polinomios ortogonales y recurrencias I3
Tema 4: Sistemas integrables
4.1 Redes de Toda y de Volterra, y sus extensiones I3, I4
7. Breve descripción de las modalidades organizativas utilizadas y de los métodos de enseñanza empleados
BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS MODALIDADES ORGANIZATIVAS UTILIZADAS Y METODOS DE ENSEÑANZA EMPLEADOS
CLASES DE TEORIA Clases de exposición por parte del profesor de material teórico y práctico (con ejemplos de código, etc.) en aula tradicional
CLASES DE PROBLEMAS
Clases de contenido fundamentalmente práctico. Se desarrollarán preferentemente en aulas tradicionales o informáticas
PRÁCTICAS Los alumnos deberán realizar prácticas
TRABAJOS AUTONOMOS
Los alumnos deberán estudiar y asimilar los conceptos de los contenidos tratados
TRABAJOS EN GRUPO Se realizarán prácticas individuales o en grupo
TUTORÍAS Los alumnos reciben asistencia en el horario de tutorías de los profesores
8
8. Recursos didácticos
RECURSOS DIDÁCTICOS
BIBLIOGRAFÍA
N.I. Akhiezer, I.M. Glazman, Theory of Linear Operators in Hilbert Space, Vol. 1 y 2, Dover Pub., Inc., New York (1993).
M.A. Bhatti, Practical Optimization Methods, Springer-Verlag (2000).
T.S. Chihara, An Introduction to Orthogonal Polynomials, Gordon and Breach Science Pub., New York (1978).
A.E. Eiben, J.E. Smith, Introduction to Evolutionary Computing, Springer (2003). Material adicional en http://www.cems.uwe.ac.uk/jsmith/ecbook/ecbook.html
E.M. Nikishin, V.N. Sorokin, Rational Approximations and Orthogonality, Traslation of Mathematical Monographs, Vol. 92, American Math. Soc., Providence, Rhode Island (1991)
G. Teschl, Jacobi Operators and Completely Integrable Nonlinear Lattices, Mathematical Surveysand Monographs, Vol. 72, American Math. Soc. (2000).
Iterative Computer Algorithms with Applications in Engineering. S. M. Sait, H. Youssef, Ed. IEEE Computer Society (1999)
Kolda, Lewis, Torczon. Optimization by Direct Search. SIAM Review 45, 385-482, 2003.
RECURSOS WEB Página web de la asignatura
Sitio Moodle de la asignatura
EQUIPAMIENTO Laboratorio
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12
Computación Orientada a Servicios Guía de Aprendizaje – Información al estudiante
1. Datos Descriptivos
Titulación Máster Universitario en Software y Sistemas
Módulo Sistemas
Materia Servicios en redes y sistemas distribuidos
Asignatura Computación Orientada a Servicios (Services-Oriented Computing)
Carácter Optativa
Créditos ECTS 4
Departamento responsable
Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería de Software
Especialidad N/A
Curso académico 2014-2015
Semestre en que se imparte 1er semestre del curso
Idioma en él que se imparte Español
Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigCOS.html
2. Profesorado
NOMBRE Y APELLIDO DESPACHO Correo electrónico
Fco. Javier Soriano Camino (Coord.) 4309 [email protected]
Genoveva López Gómez 4308 [email protected]
3. Conocimientos previos requeridos para poder seguir con normalidad la asignatura
Asignaturas superadas • N/A
Otros resultados de aprendizaje necesarios
• N/A
4. Objetivos de Aprendizaje
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS ASIGNADAS A LA ASIGNATURA Y SU NIVEL DE ADQUISICIÓN
Código Competencia Nivel
CEM4 Adquirir la capacidad de análisis y evaluación de los diferentes enfoques de ingeniería y paradigmas de construcción y gestión de sistemas basados en software.
S
CME6 Conocer los principios y paradigmas de la computación distribuida, sus aplicaciones prácticas y la gestión de la infraestrucutra necesaria, así como las principales líneas de investigación activas en el área.
S
CME9 Adquirir el conocimiento y la capacidad de evaluación crítica de las tecnologías más innovadoras para la interacción persona-ordenador y los problemas de investigación relacionados.
A
Nivel de competencia: conocimiento (C), comprensión (P), aplicación (A) y análisis y síntesis (S),
RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA
Código Resultado de aprendizaje Competen-
cias asociadas
Nivel de adquisi-
ción
RA1
Comprender los fundamentos del paradigma de computación orientada a servicios y entender el lugar que ocupa y las ventajas que aporta en relación con otros paradigmas existentes.
CEM4, CME6 A
RA2 Ser capaz de analizar y diseñar aplicaciones desde una aproximación orientada a servicios.
CME6 S
RA3
Ser capaz de componer dinámicamente servicios para dar soporte de una manera ágil a nuevos procesos de negocio distribuidos.
CME6, CME9 S
RA4 Ser capaz de desarrollar un marco de gestión y gobierno de TI en un ámbito SOA dado.
CME6 A
Nivel de competencia: conocimiento (C), comprensión (P), aplicación (A) y análisis y síntesis (S),
5. Sistema de evaluación de la asignatura
INDICADORES DE LOGRO
Ref Indicador Relaciona-do con RA
I1 El alumno maneja adecuadamente los conceptos que subyacen al cambio de paradigma que representa SOC RA1
I2 El alumno es capaz de modelar una composición de servicios en respuesta a una nueva necesidad de negocio, incluso desde una aproximación arriba-abajo centrada en el usuario
RA3
I3 El alumno maneja adecuadamente los conceptos de BSM y es capaz de describir los niveles de servicio objetivos y gestionar la infraestructura de TI orientada a servicios
RA4
I4 El alumno sabe aplicar de manera conjunta SOA y cloud computing para concebir aplicaciones y dar soporte a procesos de negocio masivamente escalados
RA2
I5
El alumno es capaz de analizar y diseñar soluciones orientadas a servicios, utilizando para ello metodologías apropiadas y tratando de manera adecuada la complejidad, fiabilidad y flexibilidad requerida por la solución
RA2
EVALUACION SUMATIVA
Breve descripción de las actividades evaluables Momento Lugar
Peso en la calif.
Participación activa en mesas redondas programadas en la asignatura
Semanas 1 a 16 Aula 20%
Trabajos de profundización y/o investigación Semana 16
Sala de trabajo en
grupo 50%
Presentación de trabajos Semana 16 Aula 20%
Participación en actividades externas Semanas 1 a 16 Externo 10%
Total: 100%
CRITERIOS DE CALIFICACIÓN
Con carácter general se seguirá un proceso de evaluación continua en el que se valorará la participación en las mesas redondas que se organicen dentro de la asignatura, se evaluará la calidad y el rigor técnico y/o científico de los trabajos de profundización y/o investigación que se programen y su presentación en las sesiones públicas que se programen y se considerará en la calificación final la participación del alumno en cualquier actividad de investigación que se desarrolle en el contexto de la asignatura (participación en conferencias del área, participación en seminarios del programa relacionados con la temática de la asignatura, etc.). No habrá un examen final si se sigue este sistema de evaluación continua.
Si el alumno, dentro de los primeros 15 días a contar desde la fecha de comienzo oficial de la docencia del semestre establecida en el calendario académico de UPM, presenta su solicitud para ser evaluado mediante examen final, se verá liberado del sistema de evaluación contínua anteriormente descrito y se atendrá a lo que sigue: Deberá entregar un único trabajo en la semana 16 y examinarse de la asignatura mediante una prueba escrita de respuesta larga y un test de conocimientos teóricos, todo ello en las fechas establecidas. Esta solicitud deberá presentarse a través del registro de la Facultad y deberá estar dirigida a la atención del Coordinador del título.
En la convocatoria extraordinaria de julio se seguirá el sistema de evaluación mediante examen final descrito en el párrafo anterior.
6. Contenidos y Actividades de Aprendizaje
CONTENIDOS ESPECÍFICOS
Bloque / Tema / Capítulo Apartado
Indicadores Relaciona-
dos
Tema 0: Destrezas y recursos de investigación
0.1 Metodología de investigación CG
0.1 Redacción de artículos técnicos y científicos CG
0.2 Gestión de la bibliografía CG
0.3 Rankings de conferencias, journals, etc. y recursos bibliográficos CG
0.4 Proyectos y otras iniciativas de investigación CG
0.5 Organismos e iniciativas de estandarización CG
Tema 1: Introducción a SOA y al paradigma SOC
1.1 Arquitectura Orientada a Servicios I1
1.2 El cambio de paradigma a SOC I1
Tema 2: Sistemas Orientados a Servicios
2.1 Introducción I2, I3
2.2 Estado de la tecnología I2, I3
2.3 Estado de la investigación I2, I3
2.4 Retos de investigación I2, I3
Tema 3: Ecosistemas de Servicios y Frameworks de provisión
3.1 Introducción I5
3.2 Estado de la tecnología I5
3.3 Estado de la investigación I5
3.4 Retos de investigación I5
Tema 4: Servicios en Plataformas Cloud Computing
4.1 Introducción I4
4.2 Estado de la tecnología I4
4.3 Estado de la investigación I4
4.4 Retos de investigación I4
7. Breve descripción de las modalidades organizativas utilizadas y de los métodos de enseñanza empleados
Tema 5: Convergencia entre SOA y Event-Driven Architecture (EDA)
5.1 Introducción I5
5.2 Estado de la tecnología I5
5.3 Estado de la investigación I5
5.4 Retos de investigación I5
BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS MODALIDADES ORGANIZATIVAS UTILIZADAS Y METODOS DE ENSEÑANZA EMPLEADOS
CLASES DE TEORIA
Durante una clase de teoría o lección magistral, el profesor realiza una exposición verbal de los contenidos sobre la materia objeto de estudio, mediante la cual suministra a los alumnos información esencial y organizada procedente de diversas fuentes con unos objetivos específicos predefinidos (motivar al alumno, exponer los contenidos sobre un tema, explicar conocimientos, efectuar demostraciones teóricas, presentar experiencias, etc.) pudiendo utilizar para ello, además de la exposición oral, otros recursos didácticos (audiovisuales, documentos, etc).
CLASES PRÁCTICAS
En esta asignatura las clases prácticas seguirán un esquema de mesa redonda con participación activa por parte del alumno, que será dinamizada por el profesor. La intención principal es la de aplicar lo ya aprendido para favorecer la comprensión tanto de la importancia como del contenido de un nuevo tema, afianzar conocimientos y estrategias y su aplicación en las situaciones prácticas que se planteen.
TRABAJOS AUTONOMOS Y/O EN GRUPO
La asignatura propone actividades que el alumno deberá abordar de forma individual y/o en grupo, sin supervisión del profesor, pero recibiendo retroalimentación por parte de este último y soporte a través de tutorías no programadas. El propósito principal es desarrollar su capacidad de autoaprendizaje.
TUTORÍA Atención personalizada a los estudiantes mediante un conjunto de reuniones programadas dirigidas a grupos muy reducidos de alumnos en que éstos podrán además interactuar entre sí y con el profesor.
11
8. Recursos didácticos
RECURSOS DIDÁCTICOS
BIBLIOGRAFÍA
D. Georgakopoulos, M. Papazoglou, Service-oriented computing, The MIT Press, November 2009.
The Prentice Hall Service-Oriented Computing Series from Thomas Erl, Disponible en: http://www.soabooks.com/
Toufic Boubez et al, SOA and Cloud Computing: Practices, Patterns, Technologies, Prentice Hall / Pearson PTR, 2010
Anthony T. Velte, Toby J. Velte, Robert Elsenpeter, Cloud Computing: A Práctical Approach, Mc Graw Hill, 2010
Judith Hurwitz et al, Cloud Computing for Dummies, Wiley, 2010
Revistas: IEEE Internet Computing, etc. Conferencias: ICSOC, WWW, etc. Proyectos: EC 7th FP, ITEA 2, etc.
RECURSOS WEB Página web de la asignatura
Sitio Moodle de la asignatura
EQUIPAMIENTO
Aula asignada por Jefatura de Estudios
Sala de trabajo en grupo
Recursos bibliográficos y salas de estudio de la Escuela y de la UPM
12
9. Cronograma de trabajo de la asignatura Semana Actividades en Aula Trabajo Individual Trabajo en
Grupo Actividades de
Evaluación
Semana 1 (5 horas)
• Explicación de contenidos Bloque 0 (2 horas)
• Preparación mesa redonda (3 horas)
Semana 2 (5 horas)
• Explicación de contenidos Bloque 0 (2 horas)
• Preparación mesa redonda (3 horas)
Semana 3 (5 horas)
• Mesa redonda Bloque 0 (2 horas)
• Preparación mesa redonda (3 horas)
Participación en la actividad programada en aula (0 horas)
Semana 4 (5 horas)
• Explicación de contenidos Bloque 1 (2 horas)
• Preparación mesa redonda (3 horas)
Semana 5 (5 horas)
• Mesa redonda Bloque 1 (2 horas)
• Preparación mesa redonda (3 horas)
Participación en la actividad programada en aula (0 horas)
Semana 6 (5 horas)
• Explicación de contenidos Bloque 2 (2 horas)
• Preparación mesa redonda (3 horas)
Semana 7 (5 horas)
• Explicación de contenidos Bloque 2 (2 horas)
• Preparación mesa redonda (3 horas)
Semana 8 (5 horas)
• Mesa redonda Bloque 2 (2 horas)
• Preparación mesa redonda (3 horas)
Participación en la actividad programada en aula (0 horas)
Semana 9 (9 horas)
• Explicación de contenidos Bloque 3 (2 horas)
• Preparación mesa redonda (2 horas)
• Desarrollo del trabajo de la asignatura (5h)
Semana9 (9 horas)
• Explicación de contenidos Bloque 3 (2 horas)
• Preparación mesa redonda (2 horas)
• Desarrollo del trabajo de la asignatura (5h)
Semana 10 (9 horas)
• Mesa redonda Bloque 3 (2 horas)
• Preparación mesa redonda (2 horas)
• Desarrollo del trabajo de la asignatura (5h)
Participación en la actividad programada en aula (0 horas)
Semana 11 (9 horas)
• Explicación de contenidos Bloque 4 (2 horas)
• Preparación mesa redonda (2 horas)
• Desarrollo del trabajo de la asignatura (5h)
Semana 12 (9 horas)
• Explicación de contenidos Bloque 4 (2 horas)
• Preparación mesa redonda (2 horas)
• Desarrollo del trabajo de la asignatura (5h)
13
Semana 13 (9 horas)
• Mesa redonda Bloque 4 (2 horas)
• Preparación mesa redonda (2 horas)
• Desarrollo del trabajo de la asignatura (5h)
• Participación en la actividad programada en aula (0 horas)
Semana 14 (10 horas)
• Explicación de contenidos Bloque 5 (2 horas)
• Preparación mesa redonda (2 horas)
• Desarrollo del trabajo de la asignatura (6h)
Semana 15 (10 horas)
• Mesa redonda Bloque 5 (2 horas)
• Presentaciones de trabajos (2 horas)
• Preparación mesa redonda y presentaciones (6 horas)
• Participación en la actividad programada en aula (0 horas)
Semana evaluación (2 horas)
• Preparación de presentaciones (2 horas)
• Presentaciones de trabajos (0 horas)
Nota: Para cada actividad se especifica la dedicación en horas que implica para el alumno. Esta distribución de esfuerzos debe entenderse para el "estudiante medio", por lo que si bien puede servir de orientación, no debe tomarse en ningún caso en sentido estricto a la hora de planificar su trabajo. Cada alumno deberá hacer su propia planificación para alcanzar los resultados de aprendizaje descritos en esta Guía y ajustar dicha planificación en un proceso iterativo en función de los resultados intermedios que vaya obteniendo.
14
Conceptos, Prácticas y Retos en Data Mining
Guía de Aprendizaje – Información al estudiante
1. Datos Descriptivos
Titulación MÁSTER UNIVERSITARIO EN SOFTWARE Y SISTEMAS
Módulo Sistemas
Materia Análisis y Procesado de Datos e Información
Asignatura Conceptos, Prácticas y Retos en Data Mining
Carácter Optativo
Créditos ECTS 4
Departamento responsable
Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería de Software
Especialidad
Curso académico 2013-2014
Semestre en que se imparte 2do SEMESTRE
Idioma en él que se imparte INGLÉS
Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigCPR.html
2. Profesorado
NOMBRE Y APELLIDO DESPACHO Correo electrónico
Ernestina Menasalvas 4302 [email protected]
Javier Segovia (Coord.) 2302 [email protected]
3. Conocimientos previos requeridos para poder seguir con normalidad la asignatura
Asignaturas superadas •
Otros resultados de aprendizaje necesarios
• Conocimiento y aplicación de las características, funcionalidades y estructura de las bases de datos, que permitan su adecuado uso, y el diseño y el análisis e implementación de aplicaciones basadas en ellos.
• Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica.
• Aptitud para aplicar los conocimientos sobre estadística y optimización.
4. Objetivos de Aprendizaje
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS ASIGNADAS A LA ASIGNATURA Y SU NIVEL DE ADQUISICIÓN
Código Competencia Nivel
CEM2
Analizar y sintetizar soluciones a problemas que requieran aproximaciones novedosas para la definición de la infraestructura computacional que permita el procesamiento y el análisis de datos de diversa naturaleza.
P
CEM7
Evaluar y aplicar las diversas teorías matemáticas y estadísticas, y los procesos, métodos y técnicas disponibles para la extracción y descubrimiento de conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.
P
Nivel de competencia: conocimiento (C), comprensión (P), aplicación (A) y análisis y síntesis (S),
RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA
Código Resultado de aprendizaje Competen-
cias asociadas
Nivel de adquisi-
ción
RA-APDI-1
Ser capaz de realizar data mining a través de un proceso, demostrando su competencia en un estándar incluyendo las fases de conocimiento del negocio, conocimiento de los datos, análisis exploratorio de los datos, modelado, evaluación y explotación
CEM2, CEM7 P
RA-APDI-2
Manejar aplicaciones software para realizar tareas de data mining
CEM2, CEM7 P
RA-APDI-3
Comprender los fundamentos y aplicar un amplio y variado repertorio de algoritmos de clustering, estimación, predicción y clasificación.
CEM2, CEM7 P
RA-APDI-4
Conocer ejemplos de aplicaciones reales y tendencias y líneas de investigación
CEM2, CEM7 P
5. Sistema de evaluación de la asignatura
INDICADORES DE LOGRO
Ref Indicador Relaciona-do con RA
I1 Realización de una revisión bibliográfica en publicaciones científicas o técnicas para un problema de DM, hacer un informe y exponer los resultados de cada paso del proceso
RA-APDI-3, RA-APDI-4
I2 Explicar los fundamentos de una técnica de modelado de DM RA-APDI-3
I3 Realizar en equipo un Estudio de caso siguiendo cada una de las fases del proceso de DM (cuando se puedan aplicar) con la herramienta correspondiente de data mining
RA-APDI-1, RA-APDI-2
I4 Exponer en equipo los resultados del Estudio de caso dejando de manifiesto las fortalezas y debilidades de las soluciones comparadas
RA-APDI-1, RA-APDI-2
EVALUACION SUMATIVA
Breve descripción de las actividades evaluables Momento Lugar
Peso en la calif.
(I1): Informe y presentación: Problema de DM Semana 2
Entrega en Moodle y
exposición en Aula
10%
(I2): Informe y presentación: Fundamentos de una técnica de modelado Semana 3
Entrega en Moodle y
exposición en Aula
20%
(I3): Informe: Réplica de Estudio de caso con herramientas de data mining
Semana 4 a 8
Entrega en Moodle y
exposición en Aula
20%
(I4): Presentación: Resultados Estudio de caso
Semana 4 a 8
Entrega en Moodle y
exposición en Aula
20%
(I4): Informe: Revisión Final de los resultados Semana 9
Entrega en Moodle y
exposición en Aula
20%
Participación en clase Semana 1 a 9 Aula 10%
Total: 100%
CRITERIOS DE CALIFICACIÓN La asignatura data mining se evaluara mediante caso de estudio, dos informes y la asistencia y participación en clase tal y como aparece en la tabla de evaluación sumativa.
Los casos de estudio se realizarán en grupos de hasta 6 alumnos de entre los matriculados de la asignatura al inicio del curso.
Para poder superar la asignatura, en la convocatoria de junio, se establecen los siguientes requisitos:
1. Obtener un mínimo de 70 puntos sobre los 100 disponibles en el cómputo global de la evaluación sumativa
2. Es OBLIGATORIO realizar y entregar los informes
3. En los informes y presentaciones se debe obtener una nota mínima igual o superior al 50% de la valoración del mismo (ver tabla de valoración sumativa)
4. El aspecto “Participación en clase” que aparece en la tabla sumativa forma un 10% de la nota que se conformará a partir de la asistencia a clase, la participación en la misma y la respuesta correcta a las preguntas planteadas por los profesores de la asignatura, pudiéndose realizar en cualquier momento a lo largo del curso
Para poder superar la asignatura en la convocatoria extraordinaria de junio y julio, se establecen los siguientes requisitos:
1. Haber entregado los informes habiendo obtenido la nota mínima.
2. Realizar las presentaciones en las fechas que se indiquen de los meses de junio o julio
Para aquellos alumnos que de forma extraordinaria no puedan realizar la evaluación continua, y previa petición por escrito durante los primeros 15 días del curso, la forma de evaluación de la asignatura es la misma que la de las convocatorias extraordinarias.
A los alumnos que opten por este sistema de evaluación extraordinario en la convocatoria de junio y no superen la asignatura no se les guardará ninguna de las calificaciones para la convocatoria de julio y sucesivas.
6. Contenidos y Actividades de Aprendizaje
CONTENIDOS ESPECÍFICOS
Bloque / Tema / Capítulo Apartado
Indicadores Relaciona-
dos
Tema 1: Proceso de DM
1.1 Comprensión del negocio 1.2 Comprensión de los datos 1.3 Preproceso 1.4 Modelado 1.5 Evaluación 1.6 Despliegue
I1
Tema 2: Modelado en DM
2.1 Reglas de Asociación 2.2 Clasificación 2.3 Clustering
I2
Tema 3: Estudio de caso
3.1 Business objectives 3.2 Business success criteria 3.3 Determine data mining goals 3.4 Data mining success criteria 3.5 Data description report 3.6 Data exploration 3.7 Select data 3.8 Describe modeling technique 3.9 Test design 3.10 Build model 3.11 Model description, evaluation and
assessment 3.12 Plan deployment
I3, I4
7. Breve descripción de las modalidades organizativas utilizadas y de los métodos de enseñanza empleados
BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS MODALIDADES ORGANIZATIVAS UTILIZADAS Y METODOS DE ENSEÑANZA EMPLEADOS
CLASES DE TEORIA Lección Magistral, y Estudio de Casos
CLASES DE PROBLEMAS
PRÁCTICAS
TRABAJOS AUTONOMOS
Resolución de Ejercicios y Problemas, Aprendizaje basado en problemas (ABP)
TRABAJOS EN GRUPO Aprendizaje basado en problemas (ABP)
TUTORÍAS …
10
8. Recursos didácticos
RECURSOS DIDÁCTICOS
BIBLIOGRAFÍA
• CRISP 1.0 Process and User Guide.
• Proceedings of the ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
• Proceedings of the IEEE International Conference on Data Mining
• Next generation of data-mining applications, Kantardzic, Mehmed M., Editor: John Wiley, 2005
RECURSOS WEB Página web de la asignatura
EQUIPAMIENTO
Paquete SPSS Clementine
Aula XXXX
Sala de trabajo en grupo con ordenadores
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14
Rigorous Software Development
Learning Guide – Information for Students
1. Description
Grade Máster Universitario en Software y Sistemas
Module Software
Area Analysis and Verification of Software
Subject Rigorous Software Development
Type Optional
ECTS credits 4
Responsible department DLSIIS
Major/Section/
Academic year 2014/2015
Term First semester
Language English
Web site http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigRSD.html
2. Faculty
NAME and SURNAME OFFICE email
Manuel Carro Liñares 2303 (School of Computer
Science) / 026 (IMDEA Software Institute)
Julio Mariño Carballo 2308 [email protected]
3. Prior knowledge required to take the subject
Passed subjects
Other required learning outcomes
First-order logic, formal proofs, declarative programming, reasoning about properties of algorithms.
4. Learning goals
SUBJECT-SPECIFIC COMPETENCES AND PROFICIENCY LEVEL
Code Competence Level
CEM-1
Identificar, a partir del estado de la cuestión, la presencia de problemas de investigación relacionados con la concepción, la construcción, el uso y la evaluación de sistemas sociotécnicos complejos que hagan un uso intensivo de software.
S
CEM-5 Aportar soluciones a aquellos problemas abiertos relacionados con el ámbito de aplicación y los métodos, técnicas y herramientas de Verificación y Validación de Software.
A
Proficiency level: knowledge (K), comprehension (C), application (A), and analysis and synthesis (S)
SUBJECT LEARNING OUTCOMES
Code Learning outcome Related competences
Profi-ciency level
RA-AV-1 Acquaintance with design requirements and implementation requirements.
CEM-1, CEM-5 P
RA-AV-2 Acquaintance with various techniques for formal software development
CEM-1, CEM-5 C
RA-AV-3 Knowledge of languages which ease the application of the aforementioned techniques.
CEM-1, CEM-5 A
RA-AV-4 Knowledge of techniques for formally proving code correctness.
CEM-1, CEM-5 A
RA-AV-5 Effective use of rigorous software development techniques.
CEM-1, CEM-5 P
5. Subject assessment system
ACHIEVEMENT INDICATORS
Ref Indicator Related to
LR
I1 Decide on the appropriateness of applying formal techniques RA-AV-1, RA-AV-3
I2 Given a problem, choose among several formal techniques RA-AV-1, RA-AV-2
I3 Specifying simple algorithms, derive code, and prove their correctness
RA-AV-3,RA-AV-4, RA-
AV-5
I4 Understand a specification RA-AV-3
CONTINUOUS ASSESSMENT
Brief description of assessable activities Time Place Weight
in grade Individual exercises (if high attendance) periodical homework 100,00%
Total: 100% Individual exercises (if low attendance) periodical homework 50,00%
Short presentations (if low attendance)
Last sessions
Classroom/ homework 50,00%
Total: 100%
GRADING CRITERIA
Depending of the number of students, the final grade will be obtained either from:
• A suite of short, individual practical exercises periodically proposed which will be worth 50% of the final grade. The remaining 50% will come from short presentations.
• Individual practical exercises, if the number of students is too high to allow for the extra sessions needed for the presentations.
Exercises for each unit will have the same relative weight for the overall grade, although individual exercises in a given unit can have different weights.
6. Contents and learning activities
SPECIFIC CONTENTS
Unit / Topic / Chapter Section
Related indicators
Chapter 1: Introduction
1.1 Overview, motivation, and challenges for rigorous SW development I3, I4
1.2 Review of background: formal logic, proofs... I1
Chapter 2: Correctness by Construction
2.1 Event-B: Theory and development methods. I2, I3, I4
2.2 Event-B: the Rodin tool
Chapter 3: Verification.
3.1 Classical program verification
I2, I3, I4 3.2 The Dafny tool
3.3 The Alloy tool
Chapter 4: Specifications.
4.1 Algebraic specifications I2, I3, I4 4.2 The Maude algebraic specification
language
7. Brief description of organizational modalities and teaching methods
TEACHING ORGANIZATION
Scenario Organizational Modality Purpose
Theory Classes Talk to students
Seminars/Workshops Construct knowledge through student
interaction and activity
Practical Classes Show students what to do
Placements Round out student training in a professional
setting
Personal Tutoring Give students personalized attention
Group Work Get students to learn from each other
Independent Work Develop self-learning ability
TEACHING METHODS
Method Purpose
Explanation/Lecture
Transfer information and activate
student cognitive processes
Known as explanation, this teaching method involves the “presentation of a logically structured topic with the aim of providing information organized according to criteria suited for the purpose”. This methodology, also known as lecture, mainly focuses on the verbal exposition by the teacher of contents on the subject under study. The term master class is often used to refer to a special type of lecture taught by a professor on special occasions
Case Studies
Learning by analyzing
real or simulated
case studies
Intensive and exhaustive analysis of a real fact, problem or event for the purpose of understanding, interpreting or solving the problem, generating hypotheses, comparing data, thinking, learning or diagnosis and, sometimes, training in possible alternative problem-solving procedures.
Exercises and Problem
Solving
Exercise, test and practice
prior knowledge
Situations where students are asked to develop the suitable or correct solutions by exercising routines, applying formulae or running algorithms, applying information processing procedures and interpreting the results. It is often used to supplement lectures.
Problem-Based
Learning (PBL)
Develop active
learning through problem solving
Teaching and learning method whose starting point is a problem, designed by the teacher, that the student has to solve to develop a number of previously defined competences.
Project-Oriented Learning
(POL)
Complete a problem-solving project
applying acquired skills and
knowledge
Teaching and learning method where have a set time to develop a project to solve a problem or perform a task by planning, designing and completing a series of activities. The whole thing is based on developing and applying what they have learned and making effective use of resources.
Cooperative Learning
Develop active and meaningful
learning through
cooperation
Interactive approach to the organization of classroom work where students are responsible for their own and their peers’ learning as part of a co-responsibility strategy for achieving group goals and incentives.
This is both one of a number of methods for use and an overall teaching approach, or philosophy.
Learning Contract
Develop independent
learning
An agreement between the teacher and student on the achievement of learning outcomes through an independent work proposal, supervised by the teacher, and to be accomplished within a set period. The essential points of a learning contract are that it is a written agreement, stating required work and reward, requiring personal involvement and having a time frame for accomplishment.
BRIEF DESCRIPTION OF THE ORGANIZATIONAL MODALITIES AND TEACHING METHODS
THEORY CLASSES Explanation / Lecture and Case Studies
PROBLEM-SOLVING CLASSES
Problem-based Learning
PRACTICAL WORK No
INDIVIDUAL WORK Problem-based learning
GROUP WORK No
PERSONAL TUTORING On demand
8. Teaching resources
TEACHING RESOURCES
RECOMMENDED READING
Modeling in Event-B: System and Software Engineering. Jean-Raymond Abrial. Cambridge University Press.
http://wiki.event-b.org/
The Dafny web page at Microsoft RiSE: http://www.rise4fun.com/Dafny
All About Maude -- A High Performance Logical Framework. Clavel, M., Durán, F., Eker, S., Lincoln, P., Martí-Oliet, N., Meseguer, J., Talcott, C. Lecture Notes in Computer Science, vol. 4350.
Alloy: A Lightweight Object Modelling Notation. Daniel Jackson. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM'02), volume 11, issue 2, pages 256-290.
Seven Myths of Formal Methods. Anthony Hall. IEEE Software, September 1990.
Seven More Myths of Formal Methods. Jonathan P. Bowen, Michael G. Hinchey. IEEE Software, July 1995.
Verified Software: theories, tools, experiments. Vision of a Grand Challenge Project. Tony Hoare and Jay Misra, July 2005.
First Steps in the Verified Software Grand Challenge. Cliff Jones, Peter O'Hearn, Jim Woodcock. IEEE Computer, April 2006.
WEB RESOURCES Course web site (http://lml.ls.fi.upm.es/rsd)
Lecture room with blackboard and beamer
Compilers, tools, etc.
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Descubrimiento de Conocimiento en Bases
de Datos Guía de Aprendizaje – Información al estudiante
1. Datos Descriptivos
Titulación Máster Universitario en Software y Sistemas (MUSS)
Módulo Sistemas
Materia Análisis y Procesamiento de Datos e Información
Asignatura Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos
Carácter Optativa
Créditos ECTS 4
Departamento responsable
Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería de Software
Especialidad No aplica
Curso académico 2014-2015
Semestre en que se imparte 1er semestre del curso
Idioma en él que se imparte Español con documentación en Inglés
Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigDCBD.html
2. Profesorado
NOMBRE Y APELLIDO DESPACHO Correo electrónico
Juan Pedro Caraça-Valente (Coord.) D-4301 [email protected]
Aurora Pérez Pérez D-4301 [email protected]
3. Conocimientos previos requeridos para poder seguir con normalidad la asignatura
Asignaturas superadas • Ninguna
Otros resultados de aprendizaje necesarios
• Ninguno
4. Objetivos de Aprendizaje
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS ASIGNADAS A LA ASIGNATURA Y SU NIVEL DE ADQUISICIÓN
Código Competencia Nivel
CEM2
Adquirir un nivel avanzado de conocimientos que permita el análisis y la sintesis de soluciones a problemas que requieran aproximaciones novedosas para la definición de la infraestructura computacional, el procesamiento y el análisis de datos de diversa naturaleza.
S
CEM7 Conocer los fundamentos teóricos y capacitarse para evaluar las diversas técnicas disponibles para la extracción y descubrimiento de conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos, y temas de investigación relacionados
S
Nivel de competencia: conocimiento (C), comprensión (P), aplicación (A) y análisis y síntesis (S),
RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA
Código Resultado de aprendizaje Competen-
cias asociadas
Nivel de adquisi-
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RA-APDI-11
Ser capaz de analizar un dominio para determinar la relevancia de sus características temporales y las tareas de descubrimiento de conocimiento que se podrían plantear
CEM2, CEM7 S
RA-APDI-12
Ser capaz de utilizar las técnicas de descubrimiento de conocimiento y su aplicabilidad en cada caso
CEM2, CEM7 S
RA-APDI-13
Ser capaz de realizar una evaluación completa del funcionamiento y utilidad de un proyecto de este tipo.
CEM2, CEM7 S
5. Sistema de evaluación de la asignatura
INDICADORES DE LOGRO
Ref Indicador Relaciona-do con RA
I1 Determinar las tareas de Descubrimiento de Conocimiento más adecuadas para cada dominio según sus características y las técnicas más indicadas para cada caso
RA-APDI-11 RA-APDI-12
I2 Aplicar algoritmos y métodos de Descubrimiento de Conocimiento a dominios concretos RA-APDI-12
I3 Evaluar los resultados obtenidos en un proceso de Descubrimiento de Conocimiento RA-APDI-13
EVALUACION SUMATIVA
Breve descripción de las actividades evaluables Momento Lugar
Peso en la calif.
Práctica. Fase 1: Análisis del dominio, estudio de los datos y establecimiento de objetivos
Semana 7 Aula 10%
Práctica. Fase 2: Aplicación de algoritmos de Data Mining y análisis de sus limitaciones y posibles mejoras
Semana 12 Aula 20%
Práctica. Fase 3: Evaluación de los resultados obtenidos
Semana evaluación Aula 10%
Presentación de la práctica completa en el aula
Semana evaluación Aula 30%
Asistencia a clase, participación y ejercicios evaluables
Todo el curso Aula 30%
Total: 100%
CRITERIOS DE CALIFICACIÓN
Para la evaluación de la asignatura se tendrá en cuenta, por una parte, la evaluación continua y, por otra, la práctica de la asignatura.
Para la Evaluación Continua se considerarán la asistencia a clase, la participación activa del alumno y los ejercicios evaluables que se planteen en clase.
La práctica de la asignatura se evaluará de acuerdo con las tres fases que se describen a continuación y los pesos correspondientes.
Práctica
La parte práctica consta de un trabajo que se realizará en grupos de 2 personas, pudiendo realizarse excepcionalmente de forma individual. El trabajo se realizará de forma incremental y se presentará en las siguientes entregas:
• Fase 1: los alumnos elegirán un dominio al que tengan acceso, analizarán sus características y establecerán los objetivos a lograr. Redactarán una memoria indicando las distintas tareas que se llevarían a cabo en cada etapa del proceso de Descubrimiento de Conocimiento de acuerdo a las necesidades específicas del dominio y a los objetivos definidos.
• Fase 2: mediante el uso de una herramienta software de Descubrimiento de Conocimiento, se aplicarán algoritmos de Data Mining a los datos de cada dominio. Además, el alumno analizará las limitaciones de los algoritmos disponibles en la herramienta y las posibles mejoras.
• Fase 3: se realizará un plan de evaluación para la valoración de los resultados obtenidos y se ejecutará dicho plan.
La práctica completa será presentada en clase. Cada grupo dispondrá de 15 minutos para la presentación oral más 5 minutos de preguntas.
Normas de calificación
La asignatura se evaluará sobre 10 puntos, repartidos en 3 puntos para la evaluación continua y 7 para la práctica. Para superar la asignatura será necesario asistir al menos a un 70% de las clases y obtener una nota no inferior a 5 puntos en la calificación final.
Las 3 entregas de ejercicios prácticos son de carácter obligatorio y se evaluarán según los pesos asignados en la tabla del apartado anterior (evaluación sumativa).
Las fechas tanto de entrega como de publicación de notas de cada parte de la práctica se publicarán en sus enunciados.
En las convocatorias extraordinarias se podrán entregar aquellas partes de la práctica que queden pendientes. No se volverá a realizar la evaluación continua, por lo que la nota de la asignatura se obtendrá de la práctica. No obstante, se podrá plantear un examen que substituya la evaluación continua en estas convocatorias.
6. Contenidos y Actividades de Aprendizaje
CONTENIDOS ESPECÍFICOS
Bloque / Tema / Capítulo Apartado
Indicadores Relaciona-
dos
Tema 1: Introducción
1.1 Reseña histórica I1,I2,I3
1.2 Conceptos básicos I1,I2,I3
Tema 2: Proceso de Descubrimiento de Conocimiento
2.1 Etapas del Proceso I1
2.2 Preprocesamiento de los datos I1,I2
Tema 3: Herramientas de KDD
3.1 Introducción I2
3.2 Una herramienta de KDD: WEKA I2,I3
Tema 4: Técnicas de Data Mining
4.1 Clasificación I1,I2
4.2 Clustering I1,I2
4.3 Algoritmos Genéticos I1,I2
4.4 Data Mining Temporal I1,I2
Tema 5: Evaluación de Resultados
5.1 Importancia y objetivos I3
5.2 Técnicas de evaluación y validación I3
7. Breve descripción de las modalidades organizativas utilizadas y de los métodos de enseñanza empleados
BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS MODALIDADES ORGANIZATIVAS UTILIZADAS Y METODOS DE ENSEÑANZA EMPLEADOS
CLASES DE TEORIA
• Método expositivo / lección magistral. El profesor realiza una exposición verbal de los contenidos sobre la materia objeto de estudio, mediante la cual suministra a los alumnos información esencial y organizada procedente de diversas fuentes con unos objetivos específicos predefinidos. El profesor se apoyará en otros recursos didácticos (audiovisuales, documentos, etc.).
• Aprendizaje cooperativo. Se usará la técnica de puzles. Los estudiantes se dividen en grupos y cada miembro del grupo recibe un documento distinto que estudiará de forma individual. Después los estudiantes que comparten documentos harán una puesta en común. Los grupos se reúnen y cada uno expone su tema al resto de compañeros. Finalmente se presentan los temas a toda el aula, haciendo que los alumnos presenten los temas que no han estudiado.
CLASES DE PROBLEMAS …
PRÁCTICAS
Método de enseñanza-aprendizaje en el que los estudiantes llevan a cabo la realización de un proyecto en un tiempo determinado para resolver un problema o abordar una tarea mediante la planificación, diseño y realización de una serie de actividades, y todo ello a partir del desarrollo y aplicación de aprendizajes adquiridos y del uso defectivo de recursos.
TRABAJOS AUTONOMOS …
TRABAJOS EN GRUPO …
TUTORÍAS • Tutorías individuales o en grupo. Los profesores
atenderán tutorías personalizadas a los estudiantes. También habrá tutorías para grupos pequeños para guiarlos en la realización de los trabajos prácticos.
11
8. Recursos didácticos
RECURSOS DIDÁCTICOS
BIBLIOGRAFÍA
Data Mining: Concepts and Techniques. J.Han y M. Kamber. Ed. Morgan Kauffman, 2006.
Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms. M. Kantardzic (eds.), John Wiley & Sons, 2003.
From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases. U. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro y P. Smyth, 1996.
A survey of temporal data mining. S. Laxman y P.S.Sastry, Sadhana Vol. 31, April 2006, pp. 173–198 .
Proceedings de las principales conferencias en KDD y DM (KDD, ICDM, ICDE, ECAI, etc.)
RECURSOS WEB
Página web de la asignatura (http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigDCBD.html)
EQUIPAMIENTO
Laboratorio
Aula: asignada por Jefatura de Estudios
Sala de trabajo en grupo
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14
Entornos Virtuales Inteligentes: Tecnologías,
Arquitecturas y Aplicaciones
Guía de Aprendizaje – Información al estudiante
1. Datos Descriptivos
Titulación Máster Universitario en Software y Sistemas
Módulo Sistemas
Materia Entornos Virtuales e Interacción
Asignatura Entornos Virtuales Inteligentes: Tecnologías, Arquitecturas y Aplicaciones
Carácter Optativa
Créditos ECTS 4
Departamento responsable
Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería de Software
Especialidad No aplica
Curso académico 2014-2015
Semestre en que se imparte 1er semestre
Idioma en él que se imparte Inglés
Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigEVI.html
2. Profesorado
NOMBRE Y APELLIDO DESPACHO Correo electrónico
Angélica de Antonio Jiménez (Coord.) 5108 [email protected]
3. Conocimientos previos requeridos para poder seguir con normalidad la asignatura
Asignaturas superadas • Ninguna
Otros resultados de aprendizaje necesarios
• Ninguno
4. Objetivos de Aprendizaje
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS ASIGNADAS A LA ASIGNATURA Y SU NIVEL DE ADQUISICIÓN
Código Competencia Nivel
CEM1
Identificar, a partir del estado de la cuestión, la presencia de problemas de investigación relacionados con la concepción, la construcción, el uso y la evaluación de sistemas sociotécnicos complejos que hagan un uso intensivo de software
S
CEM9 Evaluar las tecnologías más innovadoras para la interacción persona-ordenador y juzgar de manera crítica las aportaciones a los problemas de investigación relacionados
S
Nivel de competencia: conocimiento (C), comprensión (P), aplicación (A) y análisis y síntesis (S)
RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA
Código Resultado de aprendizaje Competen-
cias asociadas
Nivel de adquisi-
ción
RA-EVI-1
Capacidad de plantear un proyecto de construcción de un entorno virtual inteligente, estableciendo el proceso a seguir, las tecnologías a utilizar, las posibilidades de interacción a ofrecer, y el rol a desempeñar por los agentes virtuales inteligentes, y seleccionar las tecnologías, arquitecturas y herramientas más apropiadas para llevarlo a cabo.
CEM1, CEM9 S
RA-EVI-2
Capacidad de plantear y llevar a la práctica el diseño de una investigación en el ámbito de la interacción persona-ordenador en el contexto de un entorno virtual inteligente.
CEM1, CEM9 S
RA-EVI-3
Capacidad de plantear y llevar a la práctica el diseño de una investigación en el ámbito de las capacidades de los agentes virtuales inteligentes
CEM1, CEM9 S
RA-EVI-4
Capacidad de plantear y llevar a la práctica el diseño de una investigación en el ámbito de las tecnologías y arquitecturas para entornos virtuales inteligentes
CEM1, CEM9 S
5. Sistema de evaluación de la asignatura
INDICADORES DE LOGRO
Ref Indicador Relaciona-do con RA
I1 Conocer el estado actual de las tecnologías de base para la construcción de aplicaciones de realidad virtual inmersiva y de escritorio, así como de realidad aumentada
RA-EVI-1
I2 Conocer los principales componentes de la arquitectura de un entorno virtual y sus funciones en el sistema, así como las principales relaciones entre componentes
RA-EVI-1
I3 Conocer las principales herramientas, plataformas y frameworks actuales para la construcción de entornos virtuales
RA-EVI-1
I4 Conocer y ser capaz de seguir un modelo de proceso para el desarrollo de entornos virtuales RA-EVI-1
I5
Conocer las principales técnicas de interacción persona-ordenador propuestas en el ámbito de los entornos virtuales, inmersivos y no inmersivos, sus posibilidades y limitaciones, y los diseños de investigación utilizados para su estudio, e identificar posibles líneas de investigación futuras
RA-EVI-2
I6
Conocer las principales líneas de investigación actuales en torno a las diferentes capacidades de los humanos virtuales, y su papel en los entornos virtuales, e identificar posibles líneas de investigación futuras
RA-EVI-3
I7 Conocer las principales aplicaciones de los entornos virtuales y algunas de las realizaciones más importantes en diferentes áreas
RA-EVI-1
I8
Conocer las posibilidades y limitaciones actuales a la hora de construir entornos virtuales en cuanto a arquitecturas, tecnologías y herramientas, e identificar posibles líneas de investigación futuras
RA-EVI-4
EVALUACION SUMATIVA
Breve descripción de las actividades evaluables Momento Lugar
Peso en la calif.
Presentación en aula del trabajo de iniciación a la investigación en un tema relacionado con los Entornos Virtuales
Semanas 14 y 15 Aula 25%
Entrega de una memoria sobre el estado de la cuestión de un tema relacionado con los Entornos Virtuales
Semana 15 Aula 35%
Tests sobre lecturas obligatorias en el Campus Virtual
A lo largo del curso
Campus Virtual 20%
Revisión crítica del trabajo de un compañero
Semanas 14 y 15 Aula 20%
Total: 100%
CRITERIOS DE CALIFICACIÓN
La asignatura consta de una parte teórica y una parte práctica.
La parte teórica se tratará a través de las exposiciones en clase del profesor y las lecturas obligatorias que éste determine.
La parte práctica se llevará a cabo a través de trabajos de iniciación a la investigación de carácter individual. Cada alumno va a profundizar en uno de los siguientes temas:
- Tecnologías de Realidad Virtual y Realidad Aumentada - Interacción en Entornos Virtuales - Humanos Virtuales y sus capacidades - Entornos Virtuales para Aprendizaje. Tutores virtuales. - Aplicaciones de los Entornos Virtuales
Cada alumno elaborará una memoria como resultado de su trabajo de investigación. Esta memoria deberá tener un mínimo de 15 páginas, sin contar las referencias bibliográficas. Por cada artículo o documento leído para la elaboración de la memoria (aunque finalmente no sea relevante para la misma) se elaborará un resumen de un párrafo. A la memoria se adjuntará un anexo con todos los resúmenes elaborados. El trabajo deberá abordar tanto una perspectiva histórica (qué se ha hecho y cuándo), como una perspectiva técnica (descripción de los principales resultados alcanzados, puntos de vista, aportaciones...), y se valorará el esfuerzo crítico y de búsqueda de oportunidades de investigación. El trabajo podrá consistir también en el diseño de un trabajo experimental. Para ello se elegirá un área de aplicación, se formulará una hipótesis, y se diseñará un procedimiento para contrastar dicha hipótesis.
En horario de clase cada alumno deberá realizar una presentación final de su trabajo, que será evaluada por el profesor.
Para cada trabajo de investigación realizado por un alumno, otro alumno actuará de revisor crítico, siendo responsable de evaluar la memoria realizada y la presentación oral. El trabajo de revisión también está sujeto a evaluación por parte del profesor.
Contenidos y Actividades de Aprendizaje
CONTENIDOS ESPECÍFICOS
Bloque / Tema / Capítulo Apartado
Indicadores Relaciona-
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Tema 1: Introducción
1.1 Introducción a la Realidad Virtual y Entornos Virtuales I1
1.2 Dispositivos de Realidad Virtual I1
1.3 Realidad Aumentada I1
Tema 2: Desarrollo de EVIs
2.1 Arquitecturas para EVIs I2, I8
2.2 Procesos y Metodologías de Desarrollo I4, I8
2.3 Herramientas para el Desarrollo I3, I8
Tema 3: Humanos Virtuales
3.1 El Cuerpo de un Humano Virtual I6
3.2 La Percepción del Mundo I6
3.3 El Conocimiento del Mundo I6
3.4 Planificación del Comportamiento I6
3.5 Razonamiento I6
3.6 Personalidad, Emociones, Actitudes y otros rasgos humanos I6
3.7 La Actuación sobre el Mundo: Navegación I6
3.8 La Actuación sobre el Mundo: Interacción I6
3.9 La Actuación sobre el Mundo: Expresión Verbal y No Verbal I6
Tema 4: Interacción en EVIs
4.1 Técnicas para Navegación I5
4.2 Técnicas para Interacción con Objetos I5
4.3 Interacción con Humanos Virtuales I5
Tema 5: Aplicaciones de los EVIs
5.1 Aplicaciones Educativas: Tutores Virtuales I7
5.2 Aplicaciones Industriales: Diseño, Verificación I7
5.3 Aplicaciones Culturales y de Ocio I7
5.4 Otras aplicaciones I7
6. Breve descripción de las modalidades organizativas utilizadas y de los métodos de enseñanza empleados
BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS MODALIDADES ORGANIZATIVAS UTILIZADAS Y METODOS DE ENSEÑANZA EMPLEADOS
CLASES DE TEORIA
• Método expositivo / lección magistral. El profesor realiza una exposición verbal de los contenidos sobre la materia objeto de estudio, mediante la cual suministra a los alumnos información esencial y organizada procedente de diversas fuentes con unos objetivos específicos predefinidos. El profesor se apoyará en otros recursos didácticos (audiovisuales, documentos, etc.).
CLASES DE PROBLEMAS -
PRÁCTICAS -
TRABAJOS AUTONOMOS
• Contrato de aprendizaje. Trabajo de iniciación a la investigación consistente en la profundización en el estado de la cuestión sobre algún aspecto específico de interés para la asignatura, análisis crítico y propuesta de trabajo futuro, o bien en el planteamiento de un diseño de investigación para la contrastación de una hipótesis formulada por el alumno.
TRABAJOS EN GRUPO
• Aprendizaje cooperativo. Como complemento al trabajo de iniciación a la investigación, cada alumno actuará como revisor crítico del trabajo realizado por otro alumno, debiendo presentar una evaluación de la memoria y de la presentación realizada por éste, identificando sus fortalezas y puntos débiles.
TUTORÍAS
• Tutorías en aula. Se realizarán tutorías en aula para guiar a los alumnos de forma conjunta en la realización de sus trabajos.
• Tutorías individuales. Los profesores atenderán tutorías personalizadas a los estudiantes.
12
7. Recursos didácticos
RECURSOS DIDÁCTICOS
BIBLIOGRAFÍA
Animated agents for procedural training in virtual reality: Perception, cognition and motor control. Rickel, J., Johnson, W. L. Applied Artificial Intelligence 13, 343-382, 1999
Designing Virtual Worlds, Richard Bartle, New Riders Games, 2003
Understanding Virtual Reality: Interface, Application, and Design, William R. Sherman, Alan Craig, Morgan Kaufmann, 2003
3D User Interfaces: Theory and Practice, Doug A. Bowman, Ernst Kruijff, Joseph J. LaViola, Ivan Poupyrev, Addison-Wesley Professional, 2004
Cassell, J. (2001) Embodied conversational agents: representation and intelligence in user interfaces, AI Magazine, Volume 22, Issue 4, pp. 67 - 83
Dehn, D., van Mulken, S. (2000) The impact of animated interface agents: a review of empirical research, Int. J. Human-Computer Studies, 52, 1-22
Gratch, J.; Rickel, J. et al “Creating Interactive Virtual Humans: some assembly required” IEEE Intelligent systems july/august 2002, pp.2-11.
Greenhalgh, C., Benford, S. and Reynard, G., A QoS Architecture for Collaborative Virtual Environments, ACM Multimedia (MM'99), Orlando, Florida, November, 1999, ACM Press
M.R. Macedonia, and M. J. Zyda: “A Taxonomy for Networked Virtual Environments”, IEEE Multimedia, Jan-Mar, 1997, pp. 48-56.
Bowman D.A., Koller D. y Hodges L.F. “Travel in Inmersive Virtual Environments: An evaluation of viewpoint motion control techniques” In Proceedings of the Virtual Reality Annual International Symposium, 1997
13
D.A. Bowman, L.F. Hodges (1997). An Evaluation of Techniques for Grabbing and Manipulating Remote Objects in Immersive Virtual Environments. Proceedings of the ACM Symposium on Interactive 3D Graphics, pp. 35-38.
RECURSOS WEB Sitio Moodle de la asignatura (http://moodle.upm.es/titulaciones/oficiales/course/view.php?id=2580)
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17
Estrategias de gestión y desarrollo de proyectos con metodologías no clásicas
Guía de Aprendizaje – Información al estudiante
1. Datos Descriptivos
Titulación Máster Universitario en Software y Sistemas
Módulo Software
Materia Ingeniería del Software
Asignatura Estrategias de gestión y desarrollo de proyectos con metodologías no clásicas
Carácter Optativa
Créditos ECTS 4
Departamento responsable
Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería de Software
Especialidad
Curso académico 2014-2015
Semestre en que se imparte 1º semestre del curso
Idioma en él que se imparte Inglés
Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigGDP.html
2. Profesorado
NOMBRE Y APELLIDO DESPACHO Correo electrónico
Ana M. Moreno 5102 [email protected]
3. Conocimientos previos requeridos para poder seguir con normalidad la asignatura
Asignaturas superadas •
Otros resultados de aprendizaje necesarios
•
4. Objetivos de Aprendizaje
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS ASIGNADAS A LA ASIGNATURA Y SU NIVEL DE ADQUISICIÓN
Código Competencia Nivel
CEM3 Reconocer los problemas y métodos de investigación relevantes al área de la Ingeniería del Software, relacionados tanto con las características peculiares del producto software como con la gestión del desarrollo del mismo.
C
Nivel de competencia: conocimiento (C), comprensión (P), aplicación (A) y análisis y síntesis (S)
RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA
Código Resultado de aprendizaje Competen-
cias asociadas
Nivel de adquisi-
ción
RA-IS‐1 Identificar debilidades en las actividades de gestión de proyectos de proyectos llevados a cabo con metodologías ágiles.
CEM 3 C
RA-IS‐2
Analizar investigaciones pioneras que pretendan cubrir debilidades en las actividades de gestión de proyectos llevados a cabo con metodologías ágiles.
CEM 3 C
RA-IS‐3 Identificar debilidades en las actividades de análisis y diseño de proyectos llevados a cabo con metodologías ágiles.
CEM 3 C
RA-IS‐4
Analizar investigaciones pioneras que pretendan cubrir debilidades
en las actividades de requisitos y diseño de proyectos llevados a cabo con metodologías ágiles
CEM 3 C
5. Sistema de evaluación de la asignatura
INDICADORES DE LOGRO
Ref Indicador Relaciona-do con RA
I1 Conocimiento sobre características de metodologías ágiles y sus limitaciones.
RA-IS-1, RA-IS-3
I2 Conocimiento sobre estrategias de gestión de proyectos en metodologías ágiles. RA-IS-2
I3 Conocimientos sobre técnicas de desarrollo pioneras en metodologías ágiles. RA-IS-4
EVALUACION SUMATIVA
Breve descripción de las actividades evaluables Momento Lugar
Peso en la calif.
Actitud e interés del estudiante durante el curso
Durante el curso Clase 20
Contenido de informes con los resultados de los trabajos en grupo
Al final del curso 60
Presentación pública de los trabajos Al final del curso Clase 20
Total: 100%
CRITERIOS DE CALIFICACIÓN
- Nivel de conocimiento sobre metodologías no clásicas (actividades, técnicas, fases…)
- Capacidad de identificación de carencias de gestión y desarrollo en metodologías ágiles.
- Capacidad de identificación de soluciones pioneras para los problemas anteriores
Contenidos y Actividades de Aprendizaje
CONTENIDOS ESPECÍFICOS
Bloque / Tema / Capítulo Apartado
Indicadores Relaciona-
dos
Tema 1: Fundamentos de las metodologías clásicas de desarrollo de software y limitaciones
1.1. Fundamentos del desarrollo de software I1
1.2. Fundamentos de la gestión de proyectos I1
1.3. Carencias en cuanto a gestión de proyectos y proceso de desarrollo I1
1.4. Carencias en cuanto al desarrollo del producto I1
Tema 2: Descripción de métodos ágiles
2.1. Introducción a los métodos ágiles I1
2.2. XP I1
2.3. Scrum I1
2.4. Kanban I1
2.5. Agile Unified Process I1
2.6. Dynamic Systems Development Method I1
2.7. Feature Driven Development I1
2.8. Comparativa de métodos ágiles I1
Tema 3: Carencias de gestión y desarrollo de proyectos en metodologías ágiles
3.1. Problemas en la gestión y desarrollo ágil. I2, I3
3.2. Soluciones novedosas para la gestión de proyectos ágiles. I2
3.3. Aproximaciones novedosas para el desarrollo ágil. I3
Tema 4: Desarrollo de un proyecto ágil
4.1. Desarrollo y presentación de un proyecto ágil I1, I2, I3
6. Breve descripción de las modalidades organizativas utilizadas y de los métodos de enseñanza empleados
BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS MODALIDADES ORGANIZATIVAS UTILIZADAS Y METODOS DE ENSEÑANZA EMPLEADOS
CLASES DE TEORIA El profesor presentará los conceptos básicos sobre los temas a tratar.
CLASES DE PROBLEMAS
El profesor planteará la resolución de problemas que serán resueltos en el aula con la colaboración del profesor.
PRÁCTICAS …
TRABAJOS AUTONOMOS …
TRABAJOS EN GRUPO
Se asignará la realización de un trabajo por grupos de alumnos. El trabajo se realizará contando con la retroalimentación del profesor, y será presentado al resto de alumnos en clase.
TUTORÍAS El profesor estará disponible para la resolución de dudas y orientación tanto a nivel individual o a grupos de alumnos
10
7. Recursos didácticos RECURSOS DIDÁCTICOS
BIBLIOGRAFÍA
K. Beck. Extreme Programming Explained: Embrace Change. Reading, Addison Wesley, 1999.
H. Kniberg. Scrum and XP from the Trenches. InfoQ, 2009
Scrum Primer. Scrum Training Institute. http://scrumtraininginstitute.com/library
S. Ambler. The Agile Unified process. V.1.1. 2006
J. Highsmith. Agile Project Management: Creating Innovative Products. Addison-Wesley, 2009
J. Higsmith. Agile Software Development Ecosystems. Addison-Wesley, 2005
C. Alistair, Agile Software Development, Addison Wesley, 2002.
J. Stapleton. Dynamic Systems Development Method – The method in practice. Addison Wesley, 1997.
D. Anderson. Kanban. Successful Evolutionary Change For Your Technology Business. InfoQ 2010
S.W. Ambler, Tailoring Usability into Agile Software Development Projects. In: Law E., Hvannberg, E., Cockton G. (eds.) Maturing Usability. Quality in Software, Interaction and Value. Springer, Helidelberg (2008).
J Ferreira, J. Noble and R. Biddle, Agile development iterations and UI design. In AGILE '07: Proc of the AGILE2007.Washington,DC,USA: IEEE Computer Society, pp.50-58.2007.
J.C. Lee. Embracing Agile Development of Usable Software Systems. In: CHI (2006)
L. Constantine. Process agility and software usability: Toward lightweight usage-centered design. Constantine & Lockwood, Ltd., Tech. Rep. 110 (2001). [Online]. Available: http://citeseer.ist.psu.edu/465732.html
J. Patton. Hitting the Target: Adding Interaction Design to Agile Software Development. In: OPSLA'04 Proceedings (2004).
J. Haikara. Usability in agile software development: Extending the interaction design process with personas approach. In XP, 2007, pp. 153-156 (2007)
RECURSOS WEB Subject web site
Subject Moodle site
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Experimental Software Engineering
Learning Guide – Information for Students
1. Description
Grade Máster Universitario en Software y Sistemas
Module Software
Area Ingeniería del Software
Subject Experimental Software Engineering
Type Optativa
ECTS credits 4
Responsible department
Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería de Software
Major/Section/ N/A
Academic year 2014/2015
Term Segundo semestre
Language Inglés
Web site http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigEIS.html
2. Faculty
NAME and SURNAME OFFICE email
Natalia Juristo (Coord.) D-5104 [email protected]
Sira Vegas D-5105 [email protected]
3. Prior knowledge required to take the subject
Passed subjects N/A
Other required learning outcomes N/A
4. Learning goals
SUBJECT-SPECIFIC COMPETENCES AND PROFICIENCY LEVEL
Code Competence Level
CEM1
Identificar, a partir del estado de la cuestión, la presencia de problemas de investigación relacionados con la concepción, la construcción, el uso y la evaluación de sistemas sociotécnicos complejos que hagan un uso intensivo de software
A
CEM3
Aplicar métodos de investigación relevantes a problemas abiertos en el área de la Ingeniería del Software, relacionados tanto con las características peculiares del producto software como con la gestión del desarrollo del mismo
A
Proficiency level: knowledge (K), comprehension (C), application (A), and analysis and synthesis (S)
SUBJECT LEARNING OUTCOMES
Code Learning outcome Related competences
Profi-ciency level
RA-IS-9 Comprender la aplicación del paradigma experimental en ingeniería del software CEM1, CEM3 A
RA-IS-10 Diseñar experimentos en ingeniería del software, incluyendo replicaciones experimentales
CEM1, CEM3 A
Proficiency level: knowledge (K), comprehension (C), application (A), and analysis and synthesis (S)
5. Subject assessment system
ACHIEVEMENT INDICATORS
Ref Indicator Related to
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I1 Understand the limitation of nowadays software engineering technologies due to the lack of a scientific knowledge about them
RA-IS-9
I2 Understand what an experimental laboratory and an experiment are for software engineering RA-IS-9
I3 Know the different elements of a software engineering experiments: response variable, factors, levels, etc. RA-IS-9
I4 Design experiments for software engineering technologies: randomization, blocking, types of designs, etc. RA-IS-10
I5 Understand the report of software engineering experiments RA-IS-9
RA-IS-10
I6 Apply basic statistical data analysis techniques (i.e.: t-test, ANOVA, sample size calculation) RA-IS-10
CONTINUOUS ASSESSMENT
Brief description of assessable activities Time Place
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grade • Set up an experiment (operationalize
and design it) 5th Week Classroom & moodle 50%
• Run the experiment and collect observations 7th week Classroom
& moodle 10%
• Analyze the data collected 8th week Classroom & moodle 40%
Total: 100%
GRADING CRITERIA
• Students will be evaluated using the assignments only. No examination will be made.
• The assessment of assignments will depend on (1) the documentation they deliver (2) presentation made by the students at the classroom and (3) the correctness of the results.
• The final grade will be calculated using a weighted average as described before.
5. Contents and learning activities
SPECIFIC CONTENTS
Unit / Topic / Chapter Section
Related indicators
Chapter 1: Introduction to experimental software engineering
1.1. Basics of experimentalism 1.2. The scientific method 1.3. Scientific Rules: Cause-effect relationships 1.4. Scientific immaturity of software engineering
I1
Chapter 2: Laboratory and experiment
2.1. The concept of laboratory 2.2. The concept of experiment 2.3. A lab for software engineering 2.4. An experiment for software engineering
I2
Chapter 3: Elements of an experiment
3.1. Response variables 3.2. Factors and levels 3.3. Types of empirical studies
I3, I5
Chapter 4: Designing experiments
4.1. Types of variables 4.2. Types of control 4.3. Experiment validity
I4, I5
Chapter 5: Data analysis
5.1. Basics of inferential statistics 5.2. Procedures to compare 2 means: t, Mann-Whitney 5.3. Procedures to compare k means: ANOVA 5.4. Statistical power
I6
6. Brief description of organizational modalities and teaching methods
TEACHING ORGANIZATION
Scenario Organizational Modality Purpose
Theory Classes Talk to students
Seminars/Workshops Construct knowledge through student
interaction and activity
Practical Classes Show students what to do
Placements Round out student training in a professional
setting
Personal Tutoring Give students personalized attention
Group Work Get students to learn from each other
Independent Work Develop self-learning ability
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BRIEF DESCRIPTION OF THE ORGANIZATIONAL MODALITIES AND TEACHING METHODS
THEORY CLASSES Every chapter/part of the course begins with a 1-2 hours of theory classes
PROBLEM-SOLVING CLASSES
Exercised are sandwiched in the theory classes. Every chapter/part of the course counts on 1-2 hours of exercised solved by the professor through discussion with the students
PRACTICAL WORK Every chapter/part of the course counts with a practical work performed by the students.
INDIVIDUAL WORK The practical work is performed partly individually partly in a group
GROUP WORK The practical work is discussed in classroom so all the group comment about the solutions proposed by others in a brainstorming type of meeting
PERSONAL TUTORING
Students can access professors for tutoring constantly by e-mail and moodle.
9
7. Teaching resources
TEACHING RESOURCES
RECOMMENDED READING
Natalia Juristo, Ana Moreno; Basics of software engineering experimentation. Kluwer 2001.
Claes Wohlin et al.; Experimentation in software engineering: An introduction. Kluwer 2000.
WEB RESOURCES
Subject web site http://www.grise.upm.es/UPM_subjects.php?name=ESE
Subject Moodle site http://moodle.upm.es/titulaciones/oficiales/course/view.php?id=1575
EQUIPMENT
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Fundamentos de Sistemas Distribuidos
Guía de Aprendizaje – Información al estudiante
1. Datos Descriptivos
Titulación MÁSTER UNIVERSITARIO EN SOFTWARE Y SISTEMAS
Módulo Sistemas
Materia Servicios en Redes y Sistemas Distribuidos
Asignatura Fundamentos de Sistemas Distribuidos
Carácter Optativo
Créditos ECTS 4
Departamento responsable
Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería de Software
Especialidad -
Curso académico 2014-2015
Semestre en que se imparte 1er semestre del curso
Idioma en él que se imparte Inglés
Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigFSD.html
2. Profesorado
NOMBRE Y APELLIDO DESPACHO Correo electrónico
Ricardo Jiménez Peris (Coord.) 2313 [email protected]
3. Conocimientos previos requeridos para poder seguir con normalidad la asignatura
Asignaturas superadas •
Otros resultados de aprendizaje necesarios
•
4. Objetivos de Aprendizaje
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS ASIGNADAS A LA ASIGNATURA Y SU NIVEL DE ADQUISICIÓN
Código Competencia Nivel
CEM2 Analizar y sintetizar soluciones a problemas que requieran aproximaciones novedosas para la definición de la infraestructura computacional que permita el procesamiento y el análisis de datos de diversa naturaleza
S
CEM4 Analizar y evaluar los diferentes paradigmas y enfoques de ingeniería de construcción y gestión de sistemas basados en software
S
CEM6 Realizar trabajos de investigación en las principales líneas de investigación activas en el área de los paradigmas de la computación distribuida, sus aplicaciones prácticas y la gestión de la infraestructura necesaria
S
Nivel de competencia: conocimiento (C), comprensión (P), aplicación (A) y análisis y síntesis (S),
RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA
Código Resultado de aprendizaje Competen-
cias asociadas
Nivel de adquisi-
ción
RA-SRSD-3
Ser capaz de estudiar y analizar un nuevo área de investigación en sistemas distribuidos
CEM2, CEM6 S
RA-SRSD-4
Ser capaz de relacionar una línea de investigación emergente en sistemas distribuidos con los fundamentos de los sistemas distribuidos
CEM2, CEM6 S
RA-SRSD-6
Conocer caracterización sincronía sistemas distribuidos e implicaciones en posibilidad/imposibilidad de resolución de protocolos de acuerdo y coordinación
CEM2, CEM4, CEM6
S
RA-SRSD-7
Conocer principales protocolos de coordinación y acuerdo
CEM2, CEM4, CEM6
S
RA-SRSD-8
Conocer el radiado fiable: tipos, propiedades y protocolos
CEM2, CEM4, CEM6
S
RA-SRSD-9
Conocer principios sistemas transaccionales
CEM2, CEM4, CEM6
S
RA-SRSD-
10
Conocer principales protocolos de control de concurrencia y recuperación
CEM2, CEM4, CEM6
S
RA-SRSD-
11
Conocer principales protocolos de replicación de datos y de procesos y criterios de corrección
CEM2, CEM4, CEM6
S
RA-SRSD-
12
Ser capaz de entender artículos de investigación en el área de sistemas distribuidos
CEM2, CEM6
S
5. Sistema de evaluación de la asignatura
INDICADORES DE LOGRO
Ref Indicador Relacionado
con RA
I1 Realización de preguntas en clase que indican el seguimiento y la compresión de la materia
RA-SRSD-3 RA-SRSD-4 RA-SRSD-6
a RA-SRSD-12
I2 Presentación clara y concisa del contenido más relevante de un artículo científico sobre sistemas distribuidos
RA-SRSD-3 RA-SRSD-4 RA-SRSD-12
EVALUACION SUMATIVA
Breve descripción de las actividades evaluables Momento Lugar
Peso en la calif.
Asistencia y participación en clase Durante las clases Aula 10
Presentación trabajo A final de curso Aula 90
Total: 100%
CRITERIOS DE CALIFICACIÓN
• Asistencia en clase. Requisito asistir a un mínimo de 14 clases.
• Participación en clase. Contestar correctamente a las preguntas planteadas en clase. Realización de preguntas que muestren el seguimiento y comprensión la materia impartida.
• Claridad y concisión de la presentación del artículo o artículos a final de curso.
• Grado de comprensión demostrado en la exposición del artículo(s).
• Corrección de las respuestas a las preguntas realizadas por el profesor al término de la exposición de la presentación del artículo.
• Profundidad en la comprensión del artículo presentado.
• Amplitud del estudio realizado para comprender en profundidad el artículo presentado.
• Crítica acertada de los puntos débiles del artículo.
6. Contenidos y Actividades de Aprendizaje
CONTENIDOS ESPECÍFICOS
Bloque / Tema / Capítulo Apartado
Indicadores Relaciona-
dos
Tema 1: Protocolos de Coordinación y Acuerdo
1.1 Introducción I1-I2
1.2 Propiedades protocolos de coordinación y acuerdo
I1-I2
1.3 Protocolos de coordinación y acuerdo I1-I2
Tema 2: Radiado Fiable
2.1 Introducción y motivación I1-I2
2.2 Propiedades de ordenación y fiabilidad I1-I2
2.3 Sincronía virtual I1-I2
2.4 Protocolos de ordenación, fiabilidad y sincronía virtual
I1-I2
Tema 3: Transacciones
3.1 Introducción y motivación I1-I2
3.2 Propiedades ACID I1-I2
3.3 Aislamiento I1-I2
3.4 Atomicidad, durabilidad I1-I2
3.5 Transacciones distribuidas I1-I2
Tema 4: Replicación
4.1 Introducción y motivación I1-I2
4.2 Protocolos de replicación I1-I2
7. Breve descripción de las modalidades organizativas utilizadas y de los métodos de enseñanza empleados
BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS MODALIDADES ORGANIZATIVAS UTILIZADAS Y METODOS DE ENSEÑANZA EMPLEADOS
CLASES DE TEORIA Presentación de los diversos fundamentos teóricos, análisis de estos conceptos para su comprensión mediante estudio de casos.
CLASES DE PROBLEMAS
PRÁCTICAS
TRABAJOS AUTONOMOS
Estudio de uno o más artículos y presentación de un resumen de estos.
TRABAJOS EN GRUPO
TUTORÍAS Resolución de dudas.
10
8. Recursos didácticos
RECURSOS DIDÁCTICOS
BIBLIOGRAFÍA
Distributed Systems: Concepts and Design. G. Colouris, J. Dollimore, T. Kindberg. 3rd edition, Addison-Wesley, 2000.
Distributed Systems: Principles and Paradigms. A. Tannenbaum & M. van Steen. Prentice Hall. 2002.
Gray, J. and A. Reuter, Transaction Processing: Concepts and Techniques, Morgan-Kauffman, 1993.
Bernstein, Hadzilacos, Goodman. Concurrency Control and Recovery in Database Systems. Addison-Wesley, 1987.
Distributed Systems, S. Mullender, ed. ACM-Press. 2nd Ed. Addison-Wesley, 1993.
RECURSOS WEB
Página web de la asignatura (http://lsd.ls.fi.upm.es/lsd/education)
Sitio Moodle de la asignatura
EQUIPAMIENTO
Laboratorio
Sala de trabajo en grupo
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13
Nuevas Tendencias en Sistemas Distribuidos Guía de Aprendizaje – Información al estudiante
1. Datos Descriptivos
Titulación MÁSTER UNIVERSITARIO EN SOFTWARE Y SISTEMAS
Módulo Sistemas
Materia Servicios en Redes y Sistemas Distribuidos
Asignatura Nuevas Tendencias en Sistemas Distribuidos
Carácter Optativo
Créditos ECTS 4
Departamento responsable
Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería de Software
Especialidad
Curso académico 2014-2015
Semestre en que se imparte 1er semestre del curso
Idioma en él que se imparte Inglés
Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigNTSD.html
2. Profesorado
NOMBRE Y APELLIDO DESPACHO Correo electrónico
Marta Patiño-Martínez (Coord.) 2313 [email protected]
3. Conocimientos previos requeridos para poder seguir con normalidad la asignatura
Asignaturas superadas •
Otros resultados de aprendizaje necesarios
•
4. Objetivos de Aprendizaje
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS ASIGNADAS A LA ASIGNATURA Y SU NIVEL DE ADQUISICIÓN
Código Competencia Nivel
CEM2 Analizar y sintetizar soluciones a problemas que requieran aproximaciones novedosas para la definición de la infraestructura computacional que permita el procesamiento y el análisis de datos de diversa naturaleza
S
CEM4 Analizar y evaluar los diferentes paradigmas y enfoques de ingeniería de construcción y gestión de sistemas basados en software
S
CEM6 Realizar trabajos de investigación en las principales líneas de investigación activas en el área de los paradigmas de la computación distribuida, sus aplicaciones prácticas y la gestión de la infraestructura necesaria
S
Nivel de competencia: conocimiento (C), comprensión (P), aplicación (A) y análisis y síntesis (S),
RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA
Código Resultado de aprendizaje Competen-
cias asociadas
Nivel de adquisi-
ción
RA-SRSD-1
Conocer principales líneas activas en sistemas distribuidos
CEM2, CEM4, CEM6
S
RA-SRSD-2
Ser capaz de encontrar e identificar artículos seminales de un área de investigación en sistemas distribuidos
CEM2, CEM4, CEM6
S
RA-SRSD-3
Ser capaz de estudiar y analizar un nuevo área de investigación en sistemas distribuidos
CEM2, CEM6 S
RA-SRSD-4
Ser capaz de relacionar una línea de investigación emergente en sistemas distribuidos con los fundamentos de los sistemas distribuidos
CEM2, CEM6 S
RA-SRSD-5
Ser capaz de identificar los principales retos que aborda una línea de investigación emergente en sistemas distribuidos
CEM2, CEM6 S
RA-SRSD-
11
Conocer principales protocolos de replicación de datos y de procesos y criterios de corrección
CEM2, CEM4, CEM6
S
RA-SRSD-
12
Ser capaz de entender artículos de investigación en el área de sistemas distribuidos
CEM2, CEM6 S
5. Sistema de evaluación de la asignatura
INDICADORES DE LOGRO
Ref Indicador Relaciona-do con RA
I1 Realización de preguntas en clase que indican el seguimiento y la compresión de la materia
RA-SRSD-1 a RA-
SRSD-5, RA-SRSD-11 a RA-SRSD-12
I2 Presentación clara y concisa del contenido más relevante de un artículo científico sobre sistemas distribuidos
RA-SRSD-1 a RA-
SRSD-5, RA-SRSD-
12
EVALUACION SUMATIVA
Breve descripción de las actividades evaluables Momento Lugar
Peso en la calif.
Asistencia y participación en clase Durante las clases Aula 10
Presentación trabajo A lo largo del curso Aula 90
Total: 100%
CRITERIOS DE CALIFICACIÓN
• Asistencia en clase. Requisito asistir a un mínimo de 14 clases.
• Participación en clase. Contestar correctamente a las preguntas planteadas en clase. Realización de preguntas que muestren el seguimiento y comprensión la materia impartida.
• Claridad y concisión de la presentación del artículo o artículos a final de curso.
• Grado de comprensión demostrado en la exposición del artículo(s).
• Corrección de las respuestas a las preguntas realizadas por el profesor al término de la exposición de la presentación del artículo.
• Profundidad en la comprensión del artículo presentado.
• Amplitud del estudio realizado para comprender en profundidad el artículo presentado.
• Crítica acertada de los puntos débiles del artículo.
6. Contenidos y Actividades de Aprendizaje
CONTENIDOS ESPECÍFICOS
Bloque / Tema / Capítulo Apartado
Indicadores Relaciona-
dos
Tema 1: Cloud Computing
1.1 Plataforma y Software como Servicio I1-I2 1.2 Infraestructura como Servicio I1-I2 1.3 Servicios para cloud computing I1-I2
Tema 2: Replicación de procesos y de datos
2.1 Replicación de procesos I1-I2
2.2 Replicación de datos I1-I2
Tema 3: Otros Temas Emergentes en Sistemas Distribuidos
3.1 Nuevos paradigmas en gestión de datos distribuidos I1-I2
3.2 Nuevos paradigmas en sistemas de gran escala I1-I2
7. Breve descripción de las modalidades organizativas utilizadas y de los métodos de enseñanza empleados
BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS MODALIDADES ORGANIZATIVAS UTILIZADAS Y METODOS DE ENSEÑANZA EMPLEADOS
CLASES DE TEORIA Presentación de artículos de nuevas tendencias en sistemas distribuidos
CLASES DE PROBLEMAS -
PRÁCTICAS -
TRABAJOS AUTONOMOS
Estudio de uno o más artículos y presentación de éstos en clase.
TRABAJOS EN GRUPO -
TUTORÍAS Resolución de dudas.
10
8. Recursos didácticos
RECURSOS DIDÁCTICOS
BIBLIOGRAFÍA
Actas de los congresos ACM SIGMOD, VLDB, ACM SOSP, OSDI, IEEE ICDCS, IEEE SRDS, IEEE ICDE, ACM PODC, DISC
Revistas ACM Transactions on Computer Systems, ACM Transactions on Database Systems, IEEE Trans. on Dependable and Secure Systems, IEEE Trans. on Parallel and Distributed Systems
Distributed Systems: Concepts and Design. G. Colouris, J. Dollimore, T. Kindberg. 3rd edition, Addison-Wesley, 2000.
Distributed Systems: Principles and Paradigms. A. Tannenbaum & M. van Steen. Prentice Hall. 2002.
Distributed Systems, S. Mullender, ed. ACM-Press. 2nd Ed. Addison-Wesley, 1993.
RECURSOS WEB
Página web de la asignatura (http://lsd.ls.fi.upm.es/lsd/education)
Sitio Moodle de la asignatura
EQUIPAMIENTO
Sala de trabajo en grupo
Hemeroteca
Subscripciones digitales a sociedades científicas
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9. C
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13
Paradigmas de Programación
Guía de Aprendizaje – Información al estudiante
1. Datos Descriptivos
Titulación Máster Universitario en Software y Sistemas
Módulo Software
Materia Ingeniería del Software
Asignatura Paradigmas de Programación
Carácter Optativa
Créditos ECTS 4
Departamento responsable
Lenguajes y Sistemas Informáticos en Ingeniería de Software
Especialidad No aplica
Curso académico 2014-2015
Semestre en que se imparte 1er semestre del curso
Idioma en que se imparte Español
Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigPP.html
2. Profesorado
NOMBRE Y APELLIDO DESPACHO Correo electrónico
Fernando Alonso Amo (Coord.) S-1005 [email protected]
Javier Segovia Pérez D-2302 [email protected]
Loïc Martínez Normand S-1005 [email protected]
3. Conocimientos previos requeridos para poder seguir con normalidad la asignatura
Asignaturas superadas • No aplica
Otros resultados de aprendizaje necesarios
• No aplica
4. Objetivos de Aprendizaje
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS ASIGNADAS A LA ASIGNATURA Y SU NIVEL DE ADQUISICIÓN
Código Competencia Nivel
CEM4 Analizar y evaluar los diferentes paradigmas de programación y enfoques de ingeniería de construcción de sistemas basados en software.
A
Nivel de competencia: conocimiento (C), comprensión (P), aplicación (A) y análisis y síntesis (S),
RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA
Código Resultado de aprendizaje Competen-
cias asociadas
Nivel de adquisi-
ción
RA-IS-5
Permite al alumno modelar un programa con la estructura de un paradigma de programación a partir del enunciado de un problema
CEM4 A
RA-IS-6
Permitir al alumno evaluar si un programa se ha desarrollado adecuadamente siguiendo un paradigma de programación atendiendo al enunciado del problema.
CEM4 A
5. Sistema de evaluación de la asignatura
INDICADORES DE LOGRO
Ref Indicador Relaciona-do con RA
I1 Modelar un programa con estructura procedimental RA-IS-5
I2 Modelar un programa con estructura declarativa RA-IS-5
I3 Modelar un programa con estructura demostrativa RA-IS-5
I4 Evaluar si un programa con estructura procedimental es adecuado atendiendo al enunciado del problema RA-IS-6
I5 Evaluar si un programa con estructura declarativa es adecuado atendiendo al enunciado del problema RA-IS-6
I6 Evaluar si un programa con estructura demostrativa es adecuado atendiendo al enunciado del problema RA-IS-6
EVALUACION SUMATIVA
Breve descripción de las actividades evaluables Momento Lugar
Peso en la calif.
Evaluación semanal de un cuestionario del contenido educativo impartido durante esa semana
Cada semana Moodle 25%
Prueba oral individual o en grupo sobre el trabajo de investigación Semana 15
Aula 25% Prueba escrita de los contenidos educativos impartidos en la clase
Día evaluación
final
Trabajo de investigación realizado por el alumno (entrega)
Día evaluación
final
Fuera del aula 50%
Total: 100%
CRITERIOS DE CALIFICACIÓN
Los criterios de calificación de la asignatura son los siguientes:
• Evaluación semanal de un cuestionario del contenido educativo impartido durante esa semana, que puntuará un 25%
• Prueba oral realizada en clase, individualmente o en grupo, que versará sobre el trabajo de investigación que realice el alumno (o grupo de alumnos) y prueba escrita sobre los contenidos de las materias impartidas en clase, que puntuarán un 25% de la nota total.
• El documento del trabajo de investigación realizado por el alumno fuera de la clase, que puntuará un 50% de la nota total. Este trabajo de investigación se entregará el día de la evaluación final.
6. Contenidos y Actividades de Aprendizaje
CONTENIDOS ESPECÍFICOS
Bloque / Tema / Capítulo Apartado
Indicadores Relaciona-
dos
Tema 1: Los Paradigmas de Programación
1.1 Concepto y Tipos de Paradigmas de Programación I1-I6
Tema 2: El Paradigma Funcional
2.1 Características del Paradigma Funcional I2, I5
2.2 Metodologías y Entornos I2, I5
Tema 3: El Paradigma Lógico
3.1 Características del Paradigma Lógico I2, I5
3.2 Metodologías y Entornos I2, I5
Tema 4: El Paradigma de Agentes
4.1 Características del Paradigma de Agentes I1, I4
4.2 Metodologías I1, I4
Tema 5: El Paradigma dirigido por eventos
5.1 Características del Paradigma dirigido por Eventos de IU I1, I4
5.2 Metodologías y entornos OO y dirigida por Eventos de IU I1, I4
Tema 6: El Paradigma demostrativo
6.1 La Programación Genética I3, I6
Tema 7: El Paradigma Orientado al Flujo de datos
7.1 Características del paradigma Dataflow I2, I5
Tema 8: El Paradigma de Desarrollo de Usuario Final (EUD)
8.1 Características del paradigma EUD I2, I5
7. Breve descripción de las modalidades organizativas utilizadas y de los métodos de enseñanza empleados
BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS MODALIDADES ORGANIZATIVAS UTILIZADAS Y METODOS DE ENSEÑANZA EMPLEADOS
CLASES DE TEORIA
Durante una clase de teoría o lección magistral, el profesor realiza una exposición verbal de los contenidos sobre la materia objeto de estudio, mediante la cual suministra a los alumnos información procedente de diversas fuentes con unos objetivos específicos predefinidos (motivar al alumno, exponer los contenidos sobre un tema, explicar conocimientos, efectuar demostraciones teóricas, presentar experiencias, etc.) pudiendo utilizar para ello, además de la exposición oral, otros recursos didácticos (audiovisuales, documentos, etc.)
CLASES DE PROBLEMAS
Los alumnos tendrán que realizar semanalmente por Internet un cuestionario sobre los contenidos educativos impartidos esa semana
PRÁCTICAS -
TRABAJOS AUTONOMOS O EN GRUPO
La asignatura propone actividades de investigación que el alumno deberá abordar de forma individual o en grupo, sin supervisión presencial del profesor, pero recibiendo retroalimentación por parte de este último y soporte a través de tutorías no programadas. El propósito principal es desarrollar su capacidad de autoaprendizaje
TUTORÍAS Tutorías individuales. Los profesores atenderán tutorías personalizadas a los estudiantes.
9
8. Recursos didácticos
RECURSOS DIDÁCTICOS
BIBLIOGRAFÍA (BÁSICA)
Fernando Alonso Amo, Juan Alfonso Lara Torralbo, David Lizcano Casas y Loïc Martínez Normand: “Paradigmas de Programación”. Administración Digital, 2013. http://www.bubok.es/libros/220745/PARADIGMAS-DE-PROGRAMACION
Alonso, F.; Frutos, S.; Martinez, L.; Montes, C.: “Towards a Natural Agent Paradigm Development Methodology". Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 2004.
Ambler, A. et al.: “Operational Versus Definitional: A Perspective on Programming”. Sept. 1992, IEEE Computer.
Floyd, R.: “The Paradigms of Programming”. Comm. ACM, Vol. 22-8, 1979.
Watt, D.A.: “Programming Language, Concepts and Paradigms”. Prentice Hall Int., London, 1990.
RECURSOS WEB
Página web de la asignatura (http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigPP.html)
Sitio Moodle de la asignatura (https://web3.fi.upm.es/AulaVirtual/course/view.php?id=182)
Aula asignada por Jefatura de Estudios
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Procesamiento y Análisis de Imágenes
Guía de Aprendizaje – Información al estudiante
1. Datos Descriptivos
Asignatura Procesamiento y Análisis de Imágenes
Materia Análisis y Procesado de Datos e Información
Departamento responsable
Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería de Software
Créditos ECTS 4
Carácter Optativa
Titulación Máster Universitario en Software y Sistemas
Curso 1º
Especialidad No aplica
Curso académico 2014-2015
Semestre en que se imparte Primero
Semestre principal Primero
Idioma en que se imparte Inglés
Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigPAI.html
2. Profesorado
NOMBRE Y APELLIDO DESPACHO Correo electrónico
José Crespo del Arco (Coord.) 2311 [email protected]
Raúl Alonso Calvo 2307 [email protected]
3. Conocimientos previos requeridos para poder seguir con normalidad la asignatura
Asignaturas superadas • N/A
Otros resultados de aprendizaje necesarios
• Desarrollar programas en un lenguaje de programación de propósito general como C,C++.
4. Objetivos de Aprendizaje
COMPETENCIAS ASIGNADAS A LA ASIGNATURA Y SU NIVEL DE ADQUISICIÓN
Código Competencia Nivel
CEM7 Evaluar y aplicar las diversas teorías matemáticas y estadísticas, y los procesos, métodos y técnicas disponibles para la extracción y descubrimiento de conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos
3
CEM8 Aplicar los fundamentos teóricos y matemáticos adecuados al procesamiento y análisis de funciones y datos de diversa naturaleza, y evaluar y diseñar los métodos relacionados para su aplicación en dominios prácticos
4
LEYENDA: Nivel de adquisición 1: Conocimiento
Nivel de adquisición 2: Comprensión Nivel de adquisición 3: Aplicación Nivel de adquisición 4: Análisis y síntesis
RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA
Código Resultado de aprendizaje Competen-
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Nivel de adquisi-
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RA-APDI-8
Comprender los fundamentos teóricos del procesamiento y análisis de datos tipo imagen
CEM7, CEM8 3
RA-APDI-9
Ser capaz de aplicar y evaluar comparativamente técnicas de procesamiento de imágenes, considerando su implementación eficiente, y conocer las problemáticas de los sistemas de almacenamiento de los datos tipo imagen
CEM7, CEM8 4
RA-APDI-10
Ser capaz de aplicar y evaluar comparativamente métodos de análisis en imágenes para segmentar zonas de interés y obtener parámetros característicos, considerando su implementación eficiente
CEM7, CEM8 4
5. Sistema de evaluación de la asignatura
INDICADORES DE LOGRO
Ref Indicador Relaciona-do con RA
I1 Poder elegir el tipo de tratamiento y el marco matemático adecuados para resolver un problema con datos tipo imagen
RA-APDI-8
I2 Manejar estructuras tipo imagen en formatos estándar RA-APDI-8, RA-APDI-9
I3 Implementar operadores y filtros RA-APDI-9
I4 Poder valorar el almacenamiento adecuado de datos tipo imagen según las aplicaciones
RA-APDI-9
I5 Implementar técnicas de segmentación y análisis de regiones RA-APDI-10
I6 Revisar y analizar la documentación científica en procesamiento y análisis de imágenes
RA-APDI-8, RA-APDI-9, RA-APDI-10
EVALUACION SUMATIVA
Breve descripción de las actividades evaluables Momento Lugar
Peso en la calif.
Tarea 1 (práctica) Semana 3 Entrega remota 5%
Tarea 2 (práctica) Semana 4 Entrega remota 10%
Tarea 3 (práctica) Semana 6 Entrega remota 10%
Tarea 4 (práctica) Semana 9 Entrega remota 15%
Tarea 5 (práctica) Semana 12 Entrega remota 25%
EVALUACION SUMATIVA
Breve descripción de las actividades evaluables Momento Lugar
Peso en la calif.
Tarea 6 (práctica) Semana 14 Entrega remota 10%
Tarea 7 (trabajo y presentación) Semana 15 (límite)
Entrega y clase 15%
Examen Semana de evaluación
Aula o Sala Informática 10%
Total: 100%
Nota: las fechas son aproximadas y orientativas.
CRITERIOS DE CALIFICACIÓN
Convocatorias ordinarias:
La asignatura consta de prácticas informáticas y de un examen escrito u oral. Para aprobar la asignatura es necesario superar ambas partes.
Un apto en prácticas (en el conjunto de las prácticas) se guarda para futuras convocatorias.
Convocatoria extraordinaria:
La convocatoria extraordinaria de julio tendrá un examen escrito u oral, y se podrán entregar las prácticas que hayan quedado pendientes.
6. Contenidos y Actividades de Aprendizaje
CONTENIDOS ESPECÍFICOS
Bloque / Tema / Capítulo Apartado
Indicadores Relaciona-
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Tema 1: Fundamentos teóricos y matemáticos
1.1 Introducción I1
1.2 Fundamentos. Tratamiento lineal vs. no lineal, Tratamiento y análisis de imágenes y el problema de la visión artificial.
I1
1.3 Formato de datos tipo imagen I2
Tema 2: Preprocesado: operadores y filtros sobre imágenes
2.1 Introducción a los operadores y filtros sobre imágenes I3
2.2 Filtros lineales paso bajo y paso alto I3
2.3 Erosiones, dilataciones, aperturas, cierres y otros filtros morfológicos I3
2.4 Aspectos del almacenamiento de datos tipo imagen I4, I6
Tema 3: Segmentación y análisis de imágenes
3.1 Introducción a la segmentación de imágenes I5
3.2 Métodos basados en bordes, métodos basados en regiones y métodos híbridos I5
3.3 El método "watershed" y métodos de fusión de regiones. I5
3.4 Aplicaciones en dominios prácticos, como en imagen médica I5, I6
7. Breve descripción de las modalidades organizativas utilizadas y de los métodos de enseñanza empleados
BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS MODALIDADES ORGANIZATIVAS UTILIZADAS Y METODOS DE ENSEÑANZA EMPLEADOS
CLASES DE TEORIA Clases de exposición por parte del profesor de material teórico y práctico (con ejemplos de código, etc.) en aula tradicional.
CLASES DE PROBLEMAS
Estas clases tendrán un contenido fundamentalmente práctico y se desarrollarán preferentemente en aulas tradicionales o informáticas
PRÁCTICAS En la asignatura los alumnos deberán realizar prácticas.
TRABAJOS AUTONOMOS
En la asignatura los alumnos deberán estudiar y afianzar los conceptos de los contenidos tratados.
TRABAJOS EN GRUPO
En la asignatura las prácticas se realizan de manera individual y no como trabajo en grupo.
TUTORÍAS Los alumnos podrán recibir asistencia sobre cuestiones de la asignatura en el horario de tutorías del profesor.
11
8. Recursos didácticos
RECURSOS DIDÁCTICOS
BIBLIOGRAFÍA
"Digital image processing", Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods; Prentice Hall, 2ª ed., 2002.
"Morphological Image Analysis: Principles and Applications", Pierre Soille; Heidelberg: Springer, 2ª ed., 2003.
"Image Analysis and Mathematical Morphology: Volume 1", Jean Serra; Londres: Academic Press, 1982.
"Fundamentals of Digital Image Processing", Anil K. Jain; Prentice Hall, 1988.
RECURSOS WEB
Página web de la asignatura: http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigPAI.html
OpenCV: http://opencv.org/ Sitio Moodle de la asignatura:
EQUIPAMIENTO
Aula
Ordenadores personales
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Retos de la Ingeniería del Software para el
Siglo XXI Guía de Aprendizaje – Información al estudiante
1. Datos Descriptivos
Titulación Máster Universitario en Software y Sistemas
Módulo Software
Materia Ingeniería del Software
Asignatura Retos de la Ingeniería del Software para el Siglo XXI
Carácter Optativa
Créditos ECTS 4
Departamento responsable
Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería de Software
Especialidad
Curso académico 2014-2015
Semestre en que se imparte 2º semestre del curso
Idioma en él que se imparte
Idioma de las clases: Inglés. Documentación en: Español/Inglés.
Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigRIS.html
2. Profesorado
NOMBRE Y APELLIDO DESPACHO Correo electrónico
Andrés Silva Vázquez (Coordinador) D-5107 [email protected]
3. Conocimientos previos requeridos para poder seguir con normalidad la asignatura
Asignaturas superadas •
Otros resultados de aprendizaje necesarios
•
4. Objetivos de Aprendizaje
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS ASIGNADAS A LA ASIGNATURA Y SU NIVEL DE ADQUISICIÓN
Código Competencia Nivel
CEM1
Identificar, a partir del estado de la cuestión, la presencia de problemas de investigación relacionados con la concepción, la construcción, el uso y la evaluación de sistemas sociotécnicos complejos que hagan un uso intensivo de software.
S
CEM3
Aplicar métodos de investigación relevantes a problemas abiertos en el área de la Ingeniería del Software, relacionados tanto con las características peculiares del producto software como con la gestión del desarrollo del mismo.
S
Nivel de competencia: conocimiento (C), comprensión (P), aplicación (A) y análisis y síntesis (S),
RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA
Código Resultado de aprendizaje Competen-
cias asociadas
Nivel de adquisi-
ción
RA-IS-4
Analizar investigaciones pioneras que pretendan cubrir debilidades en las actividades de requisitos y diseño de proyectos llevados a cabo con metodologías no clásicas
CEM1 S
RA-IS-7
Cada estudiante deberá ser capaz de resumir, de una forma articulada y clara, los principales aspectos merecedores de investigación relacionados con los diferentes Retos de la Ingeniería del Software
CEM1 S
RA-IS-8
Cada estudiante deberá ser capaz de articular diferentes vías de investigación, estructuradas como pequeñas propuestas de proyectos, y enraizadas en las limitaciones del estado del arte, para aquellos aspectos que se encuentran en las fronteras del conocimiento en distintas áreas de la Ingeniería del Software
CEM1, CEM3 A
5. Sistema de evaluación de la asignatura
INDICADORES DE LOGRO
Ref Indicador Relaciona-do con RA
I1 Justificar la disciplina de la IS según sus fundamentos científicos y organizacionales, así como los retos relacionados
RA-IS-7
I2 Especificar líneas de investigación orientadas ls problemas de la Ingeniería de Requisitos (IR) en diversos ámbitos
RA-IS-4, RA-IS-8
I3 Convivir con los problemas de inconsistencia en IR, así como saber los límites de tolerancia con la misma
RA-IS-7, RA-IS-8
I4 Diseñar soluciones al problema de la inconsistencia en IR RA-IS-4
I5 Elegir modelos de accidentes apropiados a una situación dada, en relación con sistemas que hagan uso del software
RA-IS-4, RA-IS-7
I6 Reconocer vías de solución a problemas de seguridad relacionados con factores humanos y, o, organizacionales
RA-IS-4, RA-IS-8
I7 Identificar problemas relacionados con la presencia de infraestructuras críticas y sus interacciones
RA-IS-4, RA-IS-7
I8 Construir modelos pioneros de interacción y propagación de problemas relacionados con infraestructuras críticas
RA-IS-4, RA-IS-8
EVALUACION SUMATIVA
Breve descripción de las actividades evaluables Momento Lugar
Peso en la calif.
Semana 1 Entrega de trabajo 1 Semana 2 Moodle 1/4 Semana 3 Entrega de trabajo 2 Semana 4 Moodle 1/4 Semana 5 Entrega de trabajo 3 Semana 6 Moodle 1/4 Semana 7 Entrega de trabajo 4 Semana 8 Moodle 1/4
Total: 100%
CRITERIOS DE CALIFICACIÓN
Para aprobar la asignatura los alumnos deberán entregar una serie de 4 trabajos en grupo, relacionados con los diversos temas de la asignatura. A la hora de calificar, cada trabajo supondrá 1/4 de la nota final. Cada trabajo está relacionado con dos de los ocho indicadores que se han presentado en la tabla de "Indicadores de logro".
La mecánica de trabajo durante el curso será la siguiente, siguiendo ciclos de dos semana de duración:
- Cada semana impar, en el aula, se realizará una exposición de un tema (o subtema). Ocasionalmente, el profesor planteará cuestiones o casos prácticos.
- Los alumnos estudiarán el tema (o caso práctico) y prepararán, por grupos, un borrador del trabajo.
- La siguiente semana (par) los alumnos dispondrán de tutorías presenciales con el profesor, para consultarle dudas sobre el borrador que han hecho. Los alumnos, de esta forma, recopilarán el “feedback” necesario para pasar a la fase siguiente. También se expondrán los trabajos en clase.
- Cada grupo, finalmente, preparará la versión final del trabajo (o resolverá el problema/caso práctico planteado). Estos trabajos deberán entregarse al profesor, vía Moodle, para su calificación.
- En total, este ciclo se repetirá unas 4 veces (8 semanas en total).
Students must form groups of three persons.
The schema of work for this course will be topic-driven. For each topic every group will do a presentation and a final deliverable. This schema will proceed in weekly cycles, as follows:
(1) Introduction to topic: On Monday (17:00-19:00) new topics will be explained and proposed. Relevant documents will be available in Moodle.
(2) Presentations: Next week, on Monday, each group will present and discuss their work about the topic introduced the previous week.
NOTE: The goal of the presentation is to get feedback. The presentations, then, do not need to be "perfect" as they are not the final deliverable.
(3) Deliverable: At the end of the week (Friday evening) each group will upload to Moodle the final deliverable of their work.
The format will be pdf, with a maximum of 8 pages. This is the final deliverable of the topic, and as such it will be evaluated.
In brief: every two weeks there will be a cycle of "introduction to topic + presentations + upload of final deliverable".
Wednesdays will be reserved for student support activities (“tutorías presenciales”) unless we need more time to cover the topics of the course in the classroom, or depending on the holidays calendar.
The bibliographical references for the course have been compiled in CiteULike: http://www.citeulike.org/user/asilva/tag/muss
For additional references see also: http://www.citeulike.org/user/asilva/tag/software
There is a forum available in Moodle for asking questions about anything related to the course.
IMPORTANT: Each final deliverable (pdf, 8 pages max.) must include a table of contents and bibliographical references. Citation of Wikipedia articles is strongly discouraged. Each deliverable will be automatically checked for possible plagiarism of other works or already published documents.
6. Contenidos y Actividades de Aprendizaje
CONTENIDOS ESPECÍFICOS
Bloque / Tema / Capítulo Apartado
Indicadores Relaciona-
dos
Tema 1: Introducción y Fundamentos
1.1 Fundamentos teóricos de la Ingeniería del Software (IS) I1
1.2 Fundamentos organizacionales de la IS I1
Tema 2: Retos enraízados en la fase de requisitos
2.1 Introducción a la Ingeniería de Requisitos (IR) y a sus problemas en software comercial I2
2.2 Problemas de IR en el software crítico I2
2.3 IR, inconsistencias y viewpoints. I3
2.4 Modelización conceptual y Problem Frames (PFs) I4
2.5 Soluciones basadas en PFs o en modelización conceptual I4
Tema 3: Retos en seguridad y accidentes
3.1 Conceptos avanzados de safety y modelos de accidentes I5
3.2 Soluciones aportadas. Sistemas de lecciones aprendidas y modelo de análisis basado en interacciones.
I6
Tema 4: El reto de las Infraestructuras Críticas
4.1 El problema de las infraestructuras críticas I7
4.2 Modelización y análisis de problemas en infraestructuras críticas I8
7. Breve descripción de las modalidades organizativas utilizadas y de los métodos de enseñanza empleados
BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS MODALIDADES ORGANIZATIVAS UTILIZADAS Y METODOS DE ENSEÑANZA EMPLEADOS
CLASES DE TEORIA
Durante una clase de teoría o lección magistral, el profesor realiza una exposición verbal de los contenidos sobre la materia objeto de estudio, mediante la cual suministra a los alumnos información esencial y organizada procedente de diversas fuentes con unos objetivos específicos predefinidos (motivar al alumno, exponer los contenidos sobre un tema, explicar conocimientos, efectuar demostraciones teóricas, presentar experiencias, etc.) pudiendo utilizar para ello, además de la exposición oral, otros recursos didácticos (audiovisuales, documentos, etc.).
CLASES DE PROBLEMAS
Este método de enseñanza se utiliza como complemento de la clase de teoría (lección magistral) y se basa en solicitar a los estudiantes que desarrollen las soluciones adecuadas o correctas mediante la ejercitación de rutinas, la aplicación de fórmulas o algoritmos, la aplicación de procedimientos de transformación de la información disponible y la interpretación de los resultados. La intención principal es la de aplicar lo ya aprendido para favorecer la comprensión tanto de la importancia como del contenido de un nuevo tema, afianzar conocimientos y estrategias y su aplicación en las situaciones prácticas que se planteen.
PRÁCTICAS El profesor plantea un supuesto práctico para cuya solución el alumno ha de aplicar los conocimientos adquiridos en las clases de teoría, las sesiones de trabajo personal y las clases de seminarios.
TRABAJOS AUTONOMOS
El alumno aprenderá a trabajar de forma autónoma y autodirigida con el fin de preparar tanto las presentaciones orales a realizar como la elaboración de un trabajo escrito. En este tipo de trabajo autónomo, el alumno recopilará información de fuentes bibliográficas y/o Internet.
TRABAJOS EN GRUPO
El trabajo en grupo es el complemento al trabajo individual. El objetivo fundamental es realizar un aprendizaje cooperativo, con el fin de presentar tanto las presentaciones orales y escritos.
TUTORÍAS Los alumnos, de forma individual o en grupo, podrán solicitar al profesor tantas sesiones de tutorías como precisen con el fin de alcanzar el máximo grado de aprovechamiento en la asignatura .
12
8. Recursos didácticos
RECURSOS DIDÁCTICOS
BIBLIOGRAFÍA
M. Jarke, P. Loucopoulos, K. Lyytinen, J. Mylopoulos, and W. Robinson, "The brave new world of design requirements," Information Systems, vol. 36, no. 7, pp. 992-1008, Nov. 2011.
Y. Wang, Software Engineering Foundations: A Software Science Perspective, 1st ed. AUERBACH / CRC Press, July 2007
B. H. Cheng and J. M. Atlee, "Current and future research directions in requirements engineering," 2009, pp. 11-43
G. Matturro and A. Silva, "A model for capturing and managing software engineering knowledge and experience," 16(3), pp. 479-505, 2010.
J. G. Hall and A. Silva, "A conceptual model for the analysis of mishaps in human-operated safety-critical systems," Safety Science, vol. 46, no. 1, pp. 22-37, January 2008.
N. Juristo, A. M. Moreno, and A. Silva, "Is the European industry moving toward solving requirements engineering problems?" IEEE Software, vol. 19, no. 6, pp. 70-77, 2002.
J. Andrade et al., "A methodological framework for generic conceptualization: problem-sensitivity in software engineering," Information and Software Technology, 46(10), pp. 635-649, Aug 2004.
J. Andrade et al. "Computer-assisted discrepancy management: A case study in research transfer to industry," Journal of Research and Practice in Information Technology, vol. 36, no. 4, pp. 295-315, Nov 2004
J. L. Mate and A. Silva, Requirements Engineering for Sociotechnical Systems. Information Science Publishing, Feb. 2005.
RECURSOS WEB Página web de la asignatura (http://)
Sitio Moodle de la asignatura (http://)
EQUIPAMIENTO
Aula Asignada
Biblioteca
Sala de trabajo en grupo
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Retos en la Informática Accesible para
Personas con Diversidad Funcional Guía de Aprendizaje – Información al estudiante
1. Datos Descriptivos
Titulación Máster Universitario en Software y Sistemas
Módulo Sistemas
Materia Entornos Virtuales e Interacción
Asignatura Retos en la Informática Accesible para Personas con Diversidad Funcional
Carácter Optativa
Créditos ECTS 4
Departamento responsable
Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería de Software
Especialidad No aplica
Curso académico 2014-2015
Semestre en que se imparte 1er semestre del curso
Idioma en él que se imparte Inglés
Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigRIA.html
2. Profesorado
NOMBRE Y APELLIDO DESPACHO Correo electrónico
José Luis Fuertes Castro (Coord.) S-1005 [email protected]
Loïc Martínez Normand S-1005 [email protected]
3. Conocimientos previos requeridos para poder seguir con normalidad la asignatura
Asignaturas superadas • Ninguna
Otros resultados de aprendizaje necesarios
• Ninguno
4. Objetivos de Aprendizaje
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS ASIGNADAS A LA ASIGNATURA Y SU NIVEL DE ADQUISICIÓN
Código Competencia Nivel
CEM1
Identificar, a partir del estado de la cuestión, la presencia de problemas de investigación relacionados con la concepción, la construcción, el uso y la evaluación de sistemas sociotécnicos complejos que hagan un uso intensivo de software
C
CEM9 Evaluar las tecnologías más innovadoras para la interacción persona-ordenador y juzgar de manera crítica las aportaciones a los problemas de investigación relacionados
S
Nivel de competencia: conocimiento (C), comprensión (P), aplicación (A) y análisis y síntesis (S)
RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA
Código Resultado de aprendizaje Competen-
cias asociadas
Nivel de adquisi-
ción
RA-EVI-5
Conocer las ayudas técnicas y su interacción con TIC
CEM1, CEM9 C
RA-EVI-6
Conocer los principios de diseño para todos en relación con las TIC
CEM1, CEM9 C
RA-EVI-7
Utilizar y definir métodos y herramientas para la evaluación de la accesibilidad de productos TIC
CEM1, CEM9 S
RA-EVI-8
Utilizar y definir métodos y herramientas para el diseño centrado en el usuario de productos TIC accesibles
CEM1, CEM9 S
RA-EVI-9
Utilizar normas técnicas de accesibilidad TIC y participar en su desarrollo
CEM1, CEM9 S
5. Sistema de evaluación de la asignatura
INDICADORES DE LOGRO
Ref Indicador Relaciona-do con RA
I1 Describir, usando la terminología adecuada, las ayudas técnicas y su interacción con TIC RA-EVI-5
I2 Describir, usando la terminología adecuada, los principios de diseño para todos en relación con las TIC RA-EVI-6
I3 Evaluar la accesibilidad de un producto TIC en función de los requisitos definidos en una norma técnica
RA-EVI-7, RA-EVI-9
I4 Describir, usando la terminología adecuada, el enfoque de diseño centrado en el usuario RA-EVI-8
I5 Proponer modificaciones en una norma técnica de accesibilidad RA-EVI-9
I6 Revisar documentación científica sobre un tema relacionado con la accesibilidad TIC y Presentar un resumen sobre el estado de la cuestión en ese tema.
RA-EVI-7, RA-EVI-8, RA-EVI-9
EVALUACION SUMATIVA
Breve descripción de las actividades evaluables Momento Lugar
Peso en la calif.
Test 1: conocimientos sobre ayudas técnicas y principios de diseño para todos Semana 4 Aula 10%
Participación en sesiones de aprendizaje colaborativo
Semanas 5 y 6 Aula 10%
Práctica 1: Entrega de propuesta de modificaciones sobre una norma técnica Semana 7 Aula 15%
Práctica 2: Entrega de los resultados de un ejercicio de evaluación de la accesibilidad de un producto TIC
Semana 9 Aula 20%
Práctica 3: Presentación en aula del trabajo sobre el estado de la cuestión de un tema relacionado con la accesibilidad TIC
Semanas 14 y 15 Aula 15%
Práctica 3: Entrega de una memoria sobre el estado de la cuestión de un tema relacionado con la accesibilidad TIC
Semana 15 Aula 20%
Test 2: conocimientos sobre evaluación de accesibilidad, metodologías de diseño centrado en el usuario y estado de la cuestión de la accesibilidad TIC
Semana 16 Aula 10%
Total: 100%
CRITERIOS DE CALIFICACIÓN
La asignatura de Retos en la Informática Accesible para Personas con Diversidad Funcional se divide en una parte teórica y una parte práctica, siendo necesario superar ambas partes por separado para aprobar la asignatura. Una vez superadas por separado ambas partes, el peso de cada actividad de evaluación será el indicado en la tabla anterior (evaluación sumativa).
Teoría
La parte teórica consta de dos tipos de evaluaciones. Por un lado habrá dos pruebas de tipo test para evaluar los conocimientos en los temas dados en la asignatura. Por otro lado se evaluará la participación en las sesiones de aprendizaje colaborativo que se usarán para abordar normas técnicas de accesibilidad TIC.
Práctica
La parte práctica consta de las siguientes entregas:
• Práctica 1: un documento con propuestas de modificaciones sobre los contenidos de una norma técnica.
• Práctica 2: un ejercicio de evaluación de la accesibilidad de un producto TIC, según las normas estudiadas en las sesiones de aprendizaje colaborativo.
• Práctica 3: una memoria que recoja el estado de la cuestión sobre un tema relacionado con la accesibilidad de las TIC. Los alumnos tendrán que presentar su tema en horario de clase.
Todos los trabajos prácticos son individuales.
Normas de calificación
La asignatura se evaluará sobre 10 puntos, repartida en 3 puntos de teoría y 7 de práctica. Para superar la asignatura será necesario obtener un mínimo de 1 punto sobre 3 en la teoría, un mínimo de 3 puntos sobre 7 en la práctica y un mínimo de 5 puntos en la suma de la teoría y la práctica.
Las entregas de ejercicios prácticos son de carácter obligatorio y se evaluarán según los pesos asignados en la tabla del apartado anterior (evaluación sumativa).
Las fechas de publicación de notas y revisión se notificarán en el enunciado del correspondiente examen. La revisión de exámenes se realizará mediante solicitud previa en las fechas que se determinen.
En las convocatorias extraordinarias se realizarán de nuevo los exámenes de teoría y se podrán entregar aquellas partes de la práctica que queden pendientes. No se
CRITERIOS DE CALIFICACIÓN
volverá a evaluar la participación en las sesiones de aprendizaje colaborativo ni la presentación en clase del estado de la cuestión de un tema, usándose en ambos casos las calificaciones obtenidas durante el periodo de clases anterior. La nota obtenida en esta convocatoria se obtendrá siguiendo el mismo procedimiento y aplicando los mismos pesos descritos en estas normas.
6. Contenidos y Actividades de Aprendizaje
CONTENIDOS ESPECÍFICOS
Bloque / Tema / Capítulo Apartado
Indicadores Relaciona-
dos
Tema 1: Diversidad funcional, accesibilidad y diseño para todos
1.1 Introducción I1
1.2 Diversidad funcional I1
1.3 Ayudas técnicas para TIC I1
1.4 Diseño para todos I2
Tema 2: Normas técnicas de accesibilidad en TIC
2.1 Introducción a las normas técnicas I3, I5
2.2 Normas técnicas de accesibilidad a las TIC I3, I5
2.3 Profundización en alguna norma técnica relevante I3, I5
2.4 Evaluación de conformidad I3
Tema 3: Diseño centrado en el usuario
3.1 Diseño centrado en el usuario I4
Tema 4: Últimos avances en accesibilidad TIC
4.1 Últimos avances y temas abiertos I6
7. Breve descripción de las modalidades organizativas utilizadas y de los métodos de enseñanza empleados
BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS MODALIDADES ORGANIZATIVAS UTILIZADAS Y METODOS DE ENSEÑANZA EMPLEADOS
CLASES DE TEORIA
• Método expositivo / lección magistral. El profesor realiza una exposición verbal de los contenidos sobre la materia objeto de estudio, mediante la cual suministra a los alumnos información esencial y organizada procedente de diversas fuentes con unos objetivos específicos predefinidos. El profesor se apoyará en otros recursos didácticos (audiovisuales, documentos, etc.).
• Aprendizaje cooperativo. Se usará la técnica de puzles. Los estudiantes se dividen en grupos y cada miembro del grupo recibe un documento distinto que estudiará de forma individual. Después los estudiantes que comparten documentos harán una puesta en común. Los grupos se reúnen y cada uno expone su tema al resto de compañeros. Finalmente se presentan los temas a toda el aula, haciendo que los alumnos presenten los temas que no han estudiado.
CLASES DE PROBLEMAS -
PRÁCTICAS -
TRABAJOS AUTONOMOS
• Estudio de casos. Análisis de un problema real en el ámbito de la accesibilidad TIC, con el fin de conocerlo, interpretarlo, resolverlo, generar hipótesis, contrastar datos, reflexionar, completar conocimientos, diagnosticarlo y entrenarse en procedimientos alternativos de solución.
• Resolución de ejercicios y problemas. Los estudiantes deben desarrollar soluciones adecuadas o correctas a problemas planteados por los profesores.
TRABAJOS EN GRUPO -
TUTORÍAS
• Tutorías en aula. Se realizarán tutorías en aula para guiar a los alumnos de forma conjunta en la realización de sus trabajos.
• Tutorías individuales. Los profesores atenderán tutorías personalizadas a los estudiantes.
10
8. Recursos didácticos
RECURSOS DIDÁCTICOS
BIBLIOGRAFÍA
Connell, B.R.; Jones, M.; Mace, R.; Mueller, J.; Mullick, A.; Ostroff, E.; Sanford, J.; Steinfeld, E.; Story, M.; Vanderheiden, G. “The Principles of Universal Design”. Version 2.0. The Center for Universal. Raleigh, North Carolina State University. Abril 1997. URL: http://www.design.ncsu.edu/cud/about_ud/udprinciples.htm
Krug, S.: "Don't make me think!: a Common Sense Approach to Web Usability", New Riders, ISBN: 0321344758, Sept., 2005.
Organización Internacional de Normalización (ISO), Comisión Internacional de Electrotecnia (IEC). ISO/IEC TR 29138-1 “Information technology -- Accessibility considerations for people with disabilities -- Part 1: User needs summary”. 2009. Disponible de forma gratuita en: http://jtc1access.org/TR29138.htm
Palacios, A.; Romañach, J.: "El modelo de la diversidad. La Bioética y los Derechos Humanos como herramientas para alcanzar la plena dignidad en la diversidad funcional ", Ediciones Diversitas, ISBN: 8496474402, 2007.
Horton, S.; Quesenbery, W. "A Web for Everyone. Designing accessible user experiences". Rosenfeld. 2014.
SIDAR (Fundación Sidar - Acceso Universal): http://www.sidar.org, España. 2014
RECURSOS WEB Página web de la asignatura (http://www-lt.ls.fi.upm.es/dpt/)
EQUIPAMIENTO
Laboratorio
Aula XXXX
Sala de trabajo en grupo
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13
(Verificación y Validación de Software)
Guía de Aprendizaje – Información al estudiante
1. Datos Descriptivos
Asignatura Verificación y Validación de Software
Materia Análisis y Verificación
Departamento responsable
Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Créditos ECTS 4
Carácter Optativa
Titulación Máster Universitario en Software y Sistemas por la Universidad Politécnica de Madrid
Curso
Especialidad No aplica
Curso académico 2014-2015
Semestre en que se imparte Primer semestre
Semestre principal
Idioma en que se imparte Inglés
Página Web
2. Profesorado
NOMBRE Y APELLIDO DESPACHO Correo electrónico
Sira Vegas (Coord.) 5105 [email protected]
Natalia Juristo 5104 [email protected]
3. Conocimientos previos requeridos para poder seguir con normalidad la asignatura
Asignaturas superadas •
Otros resultados de aprendizaje necesarios
•
4. Objetivos de Aprendizaje
COMPETENCIAS ASIGNADAS A LA ASIGNATURA Y SU NIVEL DE ADQUISICIÓN
Código Competencia Nivel
CEM1
Identificar, a partir del estado de la cuestión, la presencia de problemas de investigación relacionados con la concepción, la construcción, el uso y la evaluación de sistemas sociotécnicos complejos que hagan un uso intensivo de software
A
CEM4 Analizar y evaluar los diferentes paradigmas y enfoques de ingeniería de construcción y gestión de sistemas basados en software
P
CEM5 Aportar soluciones a aquellos problemas abiertos relacionados con el ámbito de aplicación y los métodos, técnicas y herramientas de Verificación y Validación de Software
A
LEYENDA: P: Comprensión.
A: Aplicación.
RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA
Código Resultado de aprendizaje Competen-
cias asociadas
Nivel de adquisi-
ción
RA-AV-6 Aplicar efectivamente las técnicas de verificación y validación de software
CEM1, CEM5 A
RA-AV-7 Seleccionar la técnica de verificación/validación de software más adecuada para un proyecto determinado
CEM1, CEM4, CEM5
P
5. Sistema de evaluación de la asignatura
INDICADORES DE LOGRO
Ref Indicador Relaciona-do con RA
I1 Aplicación de distintas técnicas de verificación y validación RA-AV-6
I2 Análisis de los defectos encontrados con distintas técnicas de verificación y validación RA-AV-7
EVALUACION SUMATIVA
Breve descripción de las actividades evaluables Momento Lugar
Peso en la calif.
V&V de un programa a gran escala con conocimiento previo al curso Semanas 2-5 Casa 40%
Aplicación de distintas técnicas de V&V a pequeña escala Semanas 6-9 Casa 8%
V&V de un programa a gran escala aplicando las técnicas aprendidas en el curso
Semanas 10-12 Casa 40%
Lecciones aprendidas con la V&V a gran escala siguiendo las técnicas aprendidas en el curso
Semana 15-16 Casa 10%
Rendimiento en clase Semanas 1-16 Clase 2% Total: 100%
CRITERIOS DE CALIFICACIÓN
La nota de los alumnos se calcula en base a su rendimiento en las distintas tareas que le han sido asignadas:
- V&V de un programa a gran escala con conocimiento previo al curso.
- Aplicación de distintas técnicas de V&V a pequeña escala.
- V&V de un programa a gran escala aplicando las técnicas aprendidas en el curso.
- Lecciones aprendidas con la V&V a gran escala siguiendo las técnicas aprendidas en el curso.
Asimismo, se tendrá en cuenta para la calificación de la asignatura la participación del alumno durante las clases.
6. Contenidos y Actividades de Aprendizaje
CONTENIDOS ESPECÍFICOS
Bloque / Tema / Capítulo Apartado
Indicadores Relaciona-
dos
Tema 1: Introducción
1.1 Introducción I1
1.2 V&V en el desarrollo de software I1
1.3 V&V en los productos de desarrollo I1
Tema 2: Evaluación Estática
2.1 Introducción a la evaluación estática I1, I2
2.2 Técnicas de evaluación estática I1, I2
2.3 Técnicas de lectura I1, I2
Tema 3: Evaluación Dinámica: Pruebas de Software
3.1 Introducción a las pruebas de software I1, I2
3.2 Niveles de prueba I1, I2
3.3 Técnicas de pruebas de software I1, I2
3.4 El proceso de pruebas I1, I2
3.5 Herramientas de pruebas I1, I2
3.6 El plan de verificación y validación de software I1
7. Breve descripción de las modalidades organizativas utilizadas y de los métodos de enseñanza empleados
BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS MODALIDADES ORGANIZATIVAS UTILIZADAS Y METODOS DE ENSEÑANZA EMPLEADOS
CLASES DE TEORIA Las clases constarán de una parte teórica, en las que el profesor presenta los conceptos principales de la asignatura
CLASES DE PROBLEMAS
El alumno deberá ejercitar dichos conceptos principales mediante problemas resueltos en clase. Esto servirá como refuerzo a las clases teóricas y ayudará al alumno a reforzar los conceptos aprendidos en ella
PRÁCTICAS El alumno deberá realizar una serie de prácticas (descritas en el apartado de criterios de calificación) a lo largo del curso
TRABAJOS AUTONOMOS
El alumno debe complementar las clases de teoría y problemas con estudio individual. Asimismo, algunas de las prácticas a realizar deberán ser realizadas de forma individual.
TRABAJOS EN GRUPO
La práctica relacionada con el análisis de defectos encontrados (última de ellas) llevará asociada una componente de trabajo en grupo. El alumno deberá discutir con sus compañeros de clase sus resultados
TUTORÍAS En todo momento, el profesor monitorizará el progreso del alumno. El alumno recibirá siempre que lo necesite cualquier tipo de ayuda académica relacionada con los temas que se tratan en el curso.
10
8. Recursos didácticos
RECURSOS DIDÁCTICOS
BIBLIOGRAFÍA
1. B. Beizer. "Software Testing Techniques" 2ª Edición. 1990
2. G. J. Myers. "The Art of Software Testing" 2ª Edición. Wiley. 2004.
3. R.G. Pressman. Software Engineering: A practitioner’s approach. Quinta Edición. McGrawHill. 2004.
4. I. Sommerville. Software Engineering. Octava edición. Addison-Wesley. 2006.
5. P.C. Jorgensen. Software Testing. A Craftsman’s Approach. CRC Press, 1995.
6. C. Kaner, J. Falk, H.Q. Nguyen. Testing Computer Software. Wiley, 1999.
7. W.E. Perry. Effective methods for software testing. Tercera edición. Wiley. 2006.
8. S.L. Pfleeger. Ingeniería de software: teoría y práctica. Segunda edición. Prentice Hall. 2002.
9. IEEE standards: [IEEE-1012, 1998], [IEEE-1008, 1987] [IEEE-829, 1998] [IEEE-1044, 1993] [IEEE-1044.1, 1995]
RECURSOS WEB Página web de la asignatura
Sitio Moodle de la asignatura
EQUIPAMIENTO
Laboratorio
Aula XXXX
Sala de trabajo en grupo
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13
Abstract Interpretation
Learning Guide – Information for Students
1. Description
Grade Máster Universitario en Software y Sistemas
Module Software
Area Analysis and Verification of Software
Subject Abstract Interpretation
Type Optional
ECTS credits 4
Responsible department DLSIIS
Major/Section/
Academic year 2014/2015
Term First Semester
Language English
Web site http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/en/asigAI.html
2. Faculty We include in the list below faculty members from the IMDEA Software Institute whose teaching permission is currently being considered at UPM, and who will also be involved in the course.
NAME and SURNAME OFFICE email
Manuel Carro Liñares
2303 (ETSIINF) / 026 (IMDEA
Software Institute)
Pierre-Yves Strub 348 (IMDEA
Software Institute)
3. Prior knowledge required to take the subject
Passed subjects
Other required learning outcomes
Abstract interpretation is a formal mathematical framework. Therefore, students are expected to understand basic mathematical notations and set theory. In addition, practical sessions will be given, based on the Ocaml language. Students should already be familiar with a functional language and a yacc parser. Knowledge of compiler technologies can help for this course. General acquaintance with programming and programming languages is expected.
All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.
4. Learning goals
SUBJECT-SPECIFIC COMPETENCES AND PROFICIENCY LEVEL
Code Competence Level
CEM-1
Identificar, a partir del estado de la cuestión, la presencia de problemas de investigación relacionados con la concepción, la construcción, el uso y la evaluación de sistemas sociotécnicos complejos que hagan un uso intensivo de software.
S
CEM-5 Aportar soluciones a aquellos problemas abiertos relacionados con el ámbito de aplicación y los métodos, técnicas y herramientas de Verificación y Validación de Software.
A
Proficiency level: knowledge (K), comprehension (C), application (A), and analysis and synthesis (S)
SUBJECT LEARNING OUTCOMES
Code Learning outcome Related competences
Profi-ciency level
RA-AV-9 Conocer los fundamentos de la interpretación abstracta como método de análisis estático de programas
CEM-1 K
RA-AV-8
Ser capaz de utilizar las herramientas existentes para el Análisis estático de programas, la Verificación formal de programas y la Transformación automática de programas
CEM-5
A
5. Subject assessment system
ACHIEVEMENT INDICATORS
Ref Indicator Related to
LR
I1 Ability to design an abstract domain for a simple abstract interpreter. RA-AV-9
I2 Identify tools able to generate the abstract information necessary for a given purpose. RA-AV-8
CONTINUOUS ASSESSMENT
Brief description of assessable activities Time Place Weight in grade
Practical development of an abstract interpreter and its presentation.
During lecture time Classroom 100%
GRADING CRITERIA
Students will be evaluated based on the correctness of their practical work and a presentation thereof.
6. Contents and learning activities
SPECIFIC CONTENTS
Unit / Topic / Chapter Section
Related indicators
1. An informal introduction I1, I2
2. Program properties I1, I2
3. Property approximations I1, I2
4. Morphisms and connections I1, I2
5. Abstraction of fixpoints I1, I2
6. Conception of a reachability analysis I1, I2
7. Applications I1, I2
8. Approximated fixpoints and widening I1, I2
9. Refinement of analyses I1, I2
7. Brief description of organizational modalities and teaching methods
TEACHING ORGANIZATION
Scenario Organizational Modality Purpose
Theory Classes Talk to students
Seminars/Workshops Construct knowledge through student
interaction and activity
Practical Classes Show students what to do
Placements Round out student training in a professional
setting
Personal Tutoring Give students personalized attention
Group Work Get students to learn from each other
Independent Work Develop self-learning ability
TEACHING METHODS
Method Purpose
Explanation/Lecture
Transfer information and activate
student cognitive processes
Known as explanation, this teaching method involves the “presentation of a logically structured topic with the aim of providing information organized according to criteria suited for the purpose”. This methodology, also known as lecture, mainly focuses on the verbal exposition by the teacher of contents on the subject under study. The term master class is often used to refer to a special type of lecture taught by a professor on special occasions
Case Studies
Learning by analyzing
real or simulated
case studies
Intensive and exhaustive analysis of a real fact, problem or event for the purpose of understanding, interpreting or solving the problem, generating hypotheses, comparing data, thinking, learning or diagnosis and, sometimes, training in possible alternative problem-solving procedures.
Exercises and Problem
Solving
Exercise, test and practice
prior knowledge
Situations where students are asked to develop the suitable or correct solutions by exercising routines, applying formulae or running algorithms, applying information processing procedures and interpreting the results. It is often used to supplement lectures.
Problem-Based
Learning (PBL)
Develop active
learning through problem solving
Teaching and learning method whose starting point is a problem, designed by the teacher, that the student has to solve to develop a number of previously defined competences.
Project-Oriented Learning
(POL)
Complete a problem-solving project
applying acquired skills and
knowledge
Teaching and learning method where have a set time to develop a project to solve a problem or perform a task by planning, designing and completing a series of activities. The whole thing is based on developing and applying what they have learned and making effective use of resources.
Cooperative Learning
Develop active and meaningful
learning through
cooperation
Interactive approach to the organization of classroom work where students are responsible for their own and their peers’ learning as part of a co-responsibility strategy for achieving group goals and incentives.
This is both one of a number of methods for use and an overall teaching approach, or philosophy.
Learning Contract
Develop independent
learning
An agreement between the teacher and student on the achievement of learning outcomes through an independent work proposal, supervised by the teacher, and to be accomplished within a set period. The essential points of a learning contract are that it is a written agreement, stating required work and reward, requiring personal involvement and having a time frame for accomplishment.
BRIEF DESCRIPTION OF THE ORGANIZATIONAL MODALITIES AND TEACHING METHODS
THEORY CLASSES Explanations and lectures; case studies
PROBLEM-SOLVING CLASSES Problem-based learning
PRACTICAL WORK Exercises and problema solving
INDIVIDUAL WORK
GROUP WORK No
PERSONAL TUTORING On demand
8. Teaching resources
TEACHING RESOURCES
RECOMMENDED READING Will be given based on the level of the students.
WEB RESOURCES Will be given based on the level of the students
9. S
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Advanced Topics on Computer Security
Learning Guide – Information for Students
1. Description
Grade Máster Universitario en Software y Sistemas
Module Systems
Area Data Processing and Analysis
Subject Advanced Topics on Computer Security
Type Optional
ECTS credits 4
Responsible department DLSIIS
Major/Section/
Academic year 2014/2015
Term Second semester
Language English
Web site http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/en/asigATCS.html
2. Faculty We include in the list below faculty members from the IMDEA Software Institute whose teaching permission is currently being considered at UPM, and who will also be involved in the course.
NAME and SURNAME OFFICE email
Manuel Carro Liñares 2303 (ETSIINF) /
026 (IMDEA Software Institute)
Gilles Barthe 368 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Juan Caballero 376 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Boris Köpf 384 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Dario Fiore 372 (IMDEA Software Institute) [email protected]
3. Prior knowledge required to take the subject
Passed subjects An undergraduate level course on computer security is desired but not required.
Other required learning outcomes
Knowledge on the basic principles of computer security. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.
4. Learning goals
SUBJECT-SPECIFIC COMPETENCES AND PROFICIENCY LEVEL
Code Competence Level
CEM-2 Analizar y sintetizar soluciones a problemas que requieran aproximaciones novedosas para la definición de la infraestructura computacional que permita del procesamiento y el análisis de datos de viersa natraleza.s
A
CEM-7 Evaluar y aplicar as diversas teorías matemáticas y estadísticas, y los procesos, métodos y técnicas disponibles para la extracción y descubrimiento de conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.
A
CEM-8 Aplicar los fundamentos teóricos y matemáticos adecuados al procesamiento y análisis de funciones y datos de diversa naturalez, y evaluar y diseñar los métodos relacionados con su aplicación en dominios prácticos.
A
Proficiency level: knowledge (K), comprehension (C), application (A), and analysis and synthesis (S)
SUBJECT LEARNING OUTCOMES
Code Learning outcome Related competences
Profi-ciency level
RA-DIAP-4
Conocer ejemplos de aplicaciones reales y tendencias y líneas de investigación
CEM-2, CEM-7 S
RA-DIAP-6
Seleccionar y aplicar métodos de optimización a problemas concretos
CEM-8 A
5. Subject assessment system
ACHIEVEMENT INDICATORS
Ref Indicator Related to
LR
I1 Knowledge and identification of the main security breaches in computer systems
RA-APDI-4, RA-APDI-6
I2 Propose methods to discover and repair advanced security breaches, including prevention measures.
RA-APDI-4, RA-APDI-6
CONTINUOUS ASSESSMENT
Brief description of assessable activities Time Place Weight
in grade
Reading and understanding scientific papers and their practical impact
In and out of the
classroom 100%
GRADING CRITERIA
Evaluation will be based on the student's ability to perform critical reading, the paper presentations, and the student's overall involvement in the course.
6. Contents and learning activities
SPECIFIC CONTENTS
Unit / Topic / Chapter Related
indicators This course will focus on reading and presentation of research papersin the area of computer security. The research paper will encompass both foundational papers, i.e., those that laid the basis for current security techniques and defenses, as well as research papers on contemporary computer security research topics. The papers will encompass the sub-areas of applied cryptography, systems security, and software security.
Students taking this course will:
1. Be exposed to research literature.
2. Gain experience in critical reading, including identifying the contributions and limitations of proposed approaches.
3. Develop skills for delivering effective technical presentations.
4. Gain a background on key past research results that lay the foundations of the area, as well as current topics of research interest.
I1, I2
7. Brief description of organizational modalities and teaching methods
TEACHING ORGANIZATION
Scenario Organizational Modality Purpose
Theory Classes Talk to students
Seminars/Workshops Construct knowledge through student
interaction and activity
Practical Classes Show students what to do
Placements Round out student training in a professional setting
Personal Tutoring Give students personalized attention
Group Work Get students to learn from each other
Independent Work Develop self-learning ability
TEACHING METHODS
Method Purpose
Explanation/Lecture
Transfer information and activate
student cognitive processes
Known as explanation, this teaching method involves the “presentation of a logically structured topic with the aim of providing information organized according to criteria suited for the purpose”. This methodology, also known as lecture, mainly focuses on the verbal exposition by the teacher of contents on the subject under study. The term master class is often used to refer to a special type of lecture taught by a professor on special occasions
Case Studies
Learning by analyzing
real or simulated
case studies
Intensive and exhaustive analysis of a real fact, problem or event for the purpose of understanding, interpreting or solving the problem, generating hypotheses, comparing data, thinking, learning or diagnosis and, sometimes, training in possible alternative problem-solving procedures.
Exercises and Problem
Solving
Exercise, test and practice
prior knowledge
Situations where students are asked to develop the suitable or correct solutions by exercising routines, applying formulae or running algorithms, applying information processing procedures and interpreting the results. It is often used to supplement lectures.
Problem-Based
Learning (PBL)
Develop active
learning through problem solving
Teaching and learning method whose starting point is a problem, designed by the teacher, that the student has to solve to develop a number of previously defined competences.
Project-Oriented Learning
(POL)
Complete a problem-solving project
applying acquired skills and
knowledge
Teaching and learning method where have a set time to develop a project to solve a problem or perform a task by planning, designing and completing a series of activities. The whole thing is based on developing and applying what they have learned and making effective use of resources.
Cooperative Learning
Develop active and meaningful
learning through
cooperation
Interactive approach to the organization of classroom work where students are responsible for their own and their peers’ learning as part of a co-responsibility strategy for achieving group goals and incentives.
This is both one of a number of methods for use and an overall teaching approach, or philosophy.
Learning Contract
Develop independent
learning
An agreement between the teacher and student on the achievement of learning outcomes through an independent work proposal, supervised by the teacher, and to be accomplished within a set period. The essential points of a learning contract are that it is a written agreement, stating required work and reward, requiring personal involvement and having a time frame for accomplishment.
BRIEF DESCRIPTION OF THE ORGANIZATIONAL MODALITIES AND TEACHING METHODS
THEORY CLASSES Seminars / workshops
PROBLEM-SOLVING CLASSES
Problem-based learning
PRACTICAL WORK
INDIVIDUAL WORK Case studies
GROUP WORK
PERSONAL TUTORING On demand
8. Teaching resources
TEACHING RESOURCES
RECOMMENDED READING Will be decided based on the selected topics.
WEB RESOURCES Will be decided based on the selected topics.
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Analysis of Concurrent Systems
Learning Guide – Information for Students
1. Description
Grade Máster Universitario en Software y Sistemas
Module Systems
Area Networked services and distributed systems
Subject Analysis of Concurrent Systems
Type Optional
ECTS credits 4
Responsible department DLSIIS
Major/Section/
Academic year 2014/2015
Term Second semester
Language English
Web site http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/en/asigACS.html
2. Faculty
NAME and SURNAME OFFICE email
Lars-Ake Fredlund 2309 [email protected]
Clara Benac Earle 2308 [email protected]
3. Prior knowledge required to take the subject
Passed subjects Introductory courses on concurrency and concurrent programming.
Other required learning outcomes
Basic finite automaton theory. Acquaintance with concurrent executions and its peculiar characteristics. General acquaintance with programming and programming languages is required. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.
4. Learning goals
SUBJECT-SPECIFIC COMPETENCES AND PROFICIENCY LEVEL
Code Competence Level
CEM-4 Analizar y evaluar los diferentes paradigmas y enfoques de ingeniería de construcción y gestión de sistemas basados en software.
S
Proficiency level: knowledge (K), comprehension (C), application (A), and analysis and synthesis (S)
SUBJECT LEARNING OUTCOMES
Code Learning outcome Related competences
Profi-ciency level
SA-NSDS-7
Conocer principales protocolos de coordinación y recuperación
CEM-4 S
5. Subject assessment system
ACHIEVEMENT INDICATORS
Ref Indicator Related to LR
I1 Understand basic concurrency protocols and problems related to concurrent execution SA-NSDS-7
CONTINUOUS ASSESSMENT
Brief description of assessable activities Time Place Weight in
grade
Exercises with model checker, and with property-based testing tools
In and out of the
classroom 50%
Presentations Classroom 50%
GRADING CRITERIA
The grades of the students will be based on the quality and depth of the presentations given by the students and the results of the exercises using a model checker and a property-based testing tool.
6. Contents and learning activities
SPECIFIC CONTENTS
Unit / Topic / Chapter Section
Related indicators
Concurrent and reactive systems in general. I1
Correctness properties for concurrent systems: short intro to logics like LTL, CTL, Buchi automata, etc. I1
Testing of concurrent systems. I1
Model checking of concurrent systems. I1
Bounded model checking techniques, and symbolic model checking in general. I1
Intro to hybrid and real-time systems I1
Tools (depending on time and needs during the course): QuickCheck/PropEr, SPIN, Uppaal, McErlang/Java Pathfinder, nuSMV, etc.
I1
7. Brief description of organizational modalities and teaching methods
TEACHING ORGANIZATION
Scenario Organizational Modality Purpose
Theory Classes Talk to students
Seminars/Workshops Construct knowledge through student
interaction and activity
Practical Classes Show students what to do
Placements Round out student training in a professional setting
Personal Tutoring Give students personalized attention
Group Work Get students to learn from each other
Independent Work Develop self-learning ability
TEACHING METHODS
Method Purpose
Explanation/Lecture
Transfer information and activate
student cognitive processes
Known as explanation, this teaching method involves the “presentation of a logically structured topic with the aim of providing information organized according to criteria suited for the purpose”. This methodology, also known as lecture, mainly focuses on the verbal exposition by the teacher of contents on the subject under study. The term master class is often used to refer to a special type of lecture taught by a professor on special occasions
Case Studies
Learning by analyzing
real or simulated
case studies
Intensive and exhaustive analysis of a real fact, problem or event for the purpose of understanding, interpreting or solving the problem, generating hypotheses, comparing data, thinking, learning or diagnosis and, sometimes, training in possible alternative problem-solving procedures.
Exercises and
Problem Solving
Exercise, test and practice
prior knowledge
Situations where students are asked to develop the suitable or correct solutions by exercising routines, applying formulae or running algorithms, applying information processing procedures and interpreting the results. It is often used to supplement lectures.
Problem-Based
Learning (PBL)
Develop active
learning through problem solving
Teaching and learning method whose starting point is a problem, designed by the teacher, that the student has to solve to develop a number of previously defined competences.
Project-Oriented Learning
(POL)
Complete a problem-solving project
applying acquired skills and
knowledge
Teaching and learning method where have a set time to develop a project to solve a problem or perform a task by planning, designing and completing a series of activities. The whole thing is based on developing and applying what they have learned and making effective use of resources.
Cooperative Learning
Develop active and meaningful
learning through
cooperation
Interactive approach to the organization of classroom work where students are responsible for their own and their peers’ learning as part of a co-responsibility strategy for achieving group goals and incentives.
This is both one of a number of methods for use and an overall teaching approach, or philosophy.
Learning Contract
Develop independent
learning
An agreement between the teacher and student on the achievement of learning outcomes through an independent work proposal, supervised by the teacher, and to be accomplished within a set period. The essential points of a learning contract are that it is a written agreement, stating required work and reward, requiring personal involvement and having a time frame for accomplishment.
BRIEF DESCRIPTION OF THE ORGANIZATIONAL MODALITIES AND TEACHING METHODS
THEORY CLASSES Explanations and lecture and case studies
PROBLEM-SOLVING CLASSES Problem-based learning
PRACTICAL WORK Exercises and problem solving
INDIVIDUAL WORK Exercises and problem solving
GROUP WORK No
PERSONAL TUTORING On demand
8. Teaching resources
TEACHING RESOURCES
RECOMMENDED READING Will depend on the background of the students.
WEB RESOURCES Will depend on the background of the students.
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Computer Security Learning Guide – Information for Students
1. Description
Grade Máster Universitario en Software y Sistemas
Module Systems
Area Data Processing and Analysis
Subject Computer Security
Type Optional
ECTS credits 4
Responsible department DLSIIS
Major/Section/
Academic year 2014/2015
Term First semester
Language English
Web site http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/en/asigCS.html
2. Faculty We include in the list below faculty members from the IMDEA Software Institute whose teaching permission is currently being considered at UPM, and who will also be involved in the course.
NAME and SURNAME OFFICE email
Manuel Carro Liñares 2303 (ETSIINF) /
026 (IMDEA Software Institute)
Gilles Barthe 368 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Juan Caballero 376 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Boris Köpf 384 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Dario Fiore 372 (IMDEA Software Institute) [email protected]
3. Prior knowledge required to take the subject
Passed subjects An undergraduate level course on computer security is desired but not required.
Other required learning outcomes
Knowledge on the basic principles of computer security. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.
4. Learning goals
SUBJECT-SPECIFIC COMPETENCES AND PROFICIENCY LEVEL
Code Competence Level
CEM-2 Analizar y sintetizar soluciones a problemas que requieran aproximaciones novedosas para la definición de la infraestructura computacional que permita del procesamiento y el análisis de datos de diversa naturaleza.
A
CEM-7 Evaluar y aplicar as diversas teorías matemáticas y estadísticas, y los procesos, métodos y técnicas disponibles para la extracción y descubrimiento de conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.
A
CEM-8 Aplicar los fundamentos teóricos y matemáticos adecuados al procesamiento y análisis de funciones y datos de diversa naturaleza, y evaluar y diseñar los métodos relacionados con su aplicación en dominios prácticos.
A
Proficiency level: knowledge (K), comprehension (C), application (A), and analysis and synthesis (S)
SUBJECT LEARNING OUTCOMES
Code Learning outcome Related competences
Profi-ciency level
RA-DIAP-4
Conocer ejemplos de aplicaciones reales y tendencias y líneas de investigación
CEM-2, CEM-7 S
RA-DIAP-6
Seleccionar y aplicar métodos de optimización a problemas concretos
CEM-8 A
5. Subject assessment system
ACHIEVEMENT INDICATORS
Ref Indicator Related to
LR
I1 Knowledge and identification of the main security breaches in computer systems
RA-APDI-4, RA-APDI-6
CONTINUOUS ASSESSMENT
Brief description of assessable activities Time Place Weight
in grade
Reading and understanding scientific papers and their practical impact
In and out of the
classroom 100%
GRADING CRITERIA
Evaluation will be based on the student's ability to perform critical reading, the paper presentations, and the student's overall involvement in the course.
6. Contents and learning activities
SPECIFIC CONTENTS
Unit / Topic / Chapter Related
indicators This course will focus on reading and presentation of research papers in the area of computer security. The research paper will encompass both foundational papers, i.e., those that laid the basis for current security techniques and defenses, as well as research papers on contemporary computer security research topics. The papers will encompass the sub-areas of applied cryptography, systems security, and software security.
Students taking this course will:
1. Be exposed to research literature.
2. Gain experience in critical reading, including identifying the contributions and limitations of proposed approaches.
3. Develop skills for delivering effective technical presentations.
4. Gain a background on key past research results that have laid the foundations of the area, as well as current topics of research interest.
I1
7. Brief description of organizational modalities and teaching methods
TEACHING ORGANIZATION
Scenario Organizational Modality Purpose
Theory Classes Talk to students
Seminars/Workshops Construct knowledge through student
interaction and activity
Practical Classes Show students what to do
Placements Round out student training in a professional setting
Personal Tutoring Give students personalized attention
Group Work Get students to learn from each other
Independent Work Develop self-learning ability
TEACHING METHODS
Method Purpose
Explanation/Lecture
Transfer information and activate
student cognitive processes
Known as explanation, this teaching method involves the “presentation of a logically structured topic with the aim of providing information organized according to criteria suited for the purpose”. This methodology, also known as lecture, mainly focuses on the verbal exposition by the teacher of contents on the subject under study. The term master class is often used to refer to a special type of lecture taught by a professor on special occasions
Case Studies
Learning by analyzing
real or simulated
case studies
Intensive and exhaustive analysis of a real fact, problem or event for the purpose of understanding, interpreting or solving the problem, generating hypotheses, comparing data, thinking, learning or diagnosis and, sometimes, training in possible alternative problem-solving procedures.
Exercises and
Problem Solving
Exercise, test and practice
prior knowledge
Situations where students are asked to develop the suitable or correct solutions by exercising routines, applying formulae or running algorithms, applying information processing procedures and interpreting the results. It is often used to supplement lectures.
Problem-Based
Learning (PBL)
Develop active
learning through problem solving
Teaching and learning method whose starting point is a problem, designed by the teacher, that the student has to solve to develop a number of previously defined competences.
Project-Oriented Learning
(POL)
Complete a problem-solving project
applying acquired skills and
knowledge
Teaching and learning method where have a set time to develop a project to solve a problem or perform a task by planning, designing and completing a series of activities. The whole thing is based on developing and applying what they have learned and making effective use of resources.
Cooperative Learning
Develop active and meaningful
learning through
cooperation
Interactive approach to the organization of classroom work where students are responsible for their own and their peers’ learning as part of a co-responsibility strategy for achieving group goals and incentives.
This is both one of a number of methods for use and an overall teaching approach, or philosophy.
Learning Contract
Develop independent
learning
An agreement between the teacher and student on the achievement of learning outcomes through an independent work proposal, supervised by the teacher, and to be accomplished within a set period. The essential points of a learning contract are that it is a written agreement, stating required work and reward, requiring personal involvement and having a time frame for accomplishment.
BRIEF DESCRIPTION OF THE ORGANIZATIONAL MODALITIES AND TEACHING METHODS
THEORY CLASSES Seminars / workshops
PROBLEM-SOLVING CLASSES Problem-based learning
PRACTICAL WORK
INDIVIDUAL WORK Case studies
GROUP WORK
PERSONAL TUTORING On demand
8. Teaching resources
TEACHING RESOURCES
RECOMMENDED READING Will be decided based on the selected topics.
WEB RESOURCES Will be decided based on the selected topics.
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Directed Study with Adviser Learning Guide – Information for Students
1. Description
Grade Máster Universitario en Software y Sistemas
Module Systems
Area Data and Information Analysis and Processing
Subject Directed Study with Adviser
Type Optional
ECTS credits 6
Responsible department DLSIIS
Major/Section/
Academic year 2014/2015
Term First semester
Language English
Web site http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/en/asigDSA.html
2. Faculty We include in the list below faculty members from the IMDEA Software Institute whose teaching permission is currently being considered at UPM, and who will also be involved in the course.
NAME and SURNAME OFFICE email
Manuel Carro Liñares 2303 (ETSIINF) /
026 (IMDEA Software Institute)
Gilles Barthe 368 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Juan Caballero 376 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Boris Köpf 384 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pierre-Yves Strub 348 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pierre Ganty 356 (IMDEA Software Institute) [email protected]
César Sánchez 380 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Alexey Gotsman 378 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pedro López 370 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Aleks Nanevski 382 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pavithra Prabakhar 310 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Michael Emmi 358 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Dario Fiore 372 (IMDEA Software Institute) [email protected]
José Morales 312 (IMDEA Software Institute) [email protected]
3. Prior knowledge required to take the subject
Passed subjects
Other required learning outcomes
All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors in the program prior to enrolling to ensure that (s)he has a free slot and topics for students. Availability of instructors or topics of interest for the student is not ensured otherwise.
4. Learning goals
SUBJECT-SPECIFIC COMPETENCES AND PROFICIENCY LEVEL
Code Competence Level
CEM-2 Analizar y sintetizar soluciones a problemas que requieran aproximaciones novedosas para la definición de la infraestructura computacional que permita del procesamiento y el análisis de datos de diversa naturalezas
A
CEM-7 Evaluar y aplicar as diversas teorías matemáticas y estadísticas, y los procesos, métodos y técnicas disponibles para la extracción y descubrimiento de conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.
A
CEM-8 Aplicar los fundamentos teóricos y matemáticos adecuados al procesamiento y análisis de funciones y datos de diversa naturaleza, y evaluar y diseñar los métodos relacionados con su aplicación en dominios prácticos.
A
Proficiency level: knowledge (K), comprehension (C), application (A), and analysis and synthesis (S)
SUBJECT LEARNING OUTCOMES
Code Learning outcome Related competences
Profi-ciency level
RA-DIAP-4
Conocer ejemplos de aplicaciones reales y tendencias y líneas de investigación
CEM-2, CEM-7 S
RA-DIAP-5
Conocer la teoría de métodos de optimización clásicos y heurísticos
CEM-8 A
5. Subject assessment system
ACHIEVEMENT INDICATORS
Ref Indicator Related to LR
I1 Ability to establish a link between academic proposals and practical applications thereof, backed up by examples; detect when these links are too weak.
RA-DIAP-4, RA-DIAP-5
CONTINUOUS ASSESSMENT
Brief description of assessable activities Time Place Weight in
grade Interaction with instructor and task completion 100%
GRADING CRITERIA
Based on the performance and advances of the student.
6. Contents and learning activities
SPECIFIC CONTENTS
Unit / Topic / Chapter Related
indicators This course is a highly interactive and demanding one. The student will be required to be in close contact with the adviser in order to proceed through the topic and material that the adviser selects, according to his research interests. Students will be required to have very frequent contact and interaction with the adviser, frequently amounting to 2 to 3 hours per week, and devote a substantial amount of time to deepening into the selected material. Thus, only very motivated students are advised to take this course and after consultation with a prospective adviser.
I1
7. Brief description of organizational modalities and teaching methods
TEACHING ORGANIZATION
Scenario Organizational Modality Purpose
Theory Classes Talk to students
Seminars/Workshops Construct knowledge through student
interaction and activity
Practical Classes Show students what to do
Placements Round out student training in a professional setting
Personal Tutoring Give students personalized attention
Group Work Get students to learn from each other
Independent Work Develop self-learning ability
TEACHING METHODS
Method Purpose
Explanation/Lecture
Transfer information and activate
student cognitive processes
Known as explanation, this teaching method involves the “presentation of a logically structured topic with the aim of providing information organized according to criteria suited for the purpose”. This methodology, also known as lecture, mainly focuses on the verbal exposition by the teacher of contents on the subject under study. The term master class is often used to refer to a special type of lecture taught by a professor on special occasions
Case Studies
Learning by analyzing
real or simulated
case studies
Intensive and exhaustive analysis of a real fact, problem or event for the purpose of understanding, interpreting or solving the problem, generating hypotheses, comparing data, thinking, learning or diagnosis and, sometimes, training in possible alternative problem-solving procedures.
Exercises and Problem
Solving
Exercise, test and practice
prior knowledge
Situations where students are asked to develop the suitable or correct solutions by exercising routines, applying formulae or running algorithms, applying information processing procedures and interpreting the results. It is often used to supplement lectures.
Problem-Based
Learning (PBL)
Develop active
learning through problem solving
Teaching and learning method whose starting point is a problem, designed by the teacher, that the student has to solve to develop a number of previously defined competences.
Project-Oriented Learning
(POL)
Complete a problem-solving project
applying acquired skills and
knowledge
Teaching and learning method where have a set time to develop a project to solve a problem or perform a task by planning, designing and completing a series of activities. The whole thing is based on developing and applying what they have learned and making effective use of resources.
Cooperative Learning
Develop active and meaningful
learning through
cooperation
Interactive approach to the organization of classroom work where students are responsible for their own and their peers’ learning as part of a co-responsibility strategy for achieving group goals and incentives.
This is both one of a number of methods for use and an overall teaching approach, or philosophy.
Learning Contract
Develop independent
learning
An agreement between the teacher and student on the achievement of learning outcomes through an independent work proposal, supervised by the teacher, and to be accomplished within a set period. The essential points of a learning contract are that it is a written agreement, stating required work and reward, requiring personal involvement and having a time frame for accomplishment.
BRIEF DESCRIPTION OF THE ORGANIZATIONAL MODALITIES AND TEACHING METHODS
THEORY CLASSES Explaining
PROBLEM-SOLVING CLASSES
PRACTICAL WORK
INDIVIDUAL WORK Exercises and problem-solving
GROUP WORK
PERSONAL TUTORING
8. Teaching resources
TEACHING RESOURCES
RECOMMENDED READING They depend on the chosen topic.
WEB RESOURCES They depend on the chosen topic.
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Formal Methods for Concurrent and
Reactive Systems Learning Guide – Information for Students
1. Description
Grade Máster Universitario en Software y Sistemas
Module Software
Area Analysis and Verification
Subject Formal Methods for Concurrent and Reactive Systems
Type Optional
ECTS credits 4
Responsible department DLSIIS
Major/Section/
Academic year 2014/2015
Term Second semester
Language English
Web site http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/en/asigFMCRS.html
2. Faculty We include in the list below faculty members from the IMDEA Software Institute whose teaching permission is currently being considered at UPM, and who will also be involved in the course.
NAME and SURNAME OFFICE email
Manuel Carro Liñares 2303 (ETSIINF) / 026
(IMDEA Software Institute)
Pierre Ganty 356 (IMDEA Software Institute) [email protected]
César Sánchez 380 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Michael Emmi 358 (IMDEA Software Institute) [email protected]
3. Prior knowledge required to take the subject
Passed subjects Formal logic. Introductory courses on concurrency and concurrent programming.
Other required learning outcomes
Good base on programming. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.
4. Learning goals
SUBJECT-SPECIFIC COMPETENCES AND PROFICIENCY LEVEL
Code Competence Level
CEM-1
Identificar, a partir del estado de la cuestión, la presencia de problemas de investigación relacionados con la concepción, la construcción, el uso y la evaluación de sistemas sociotécnicos complejos que hagan un uso intensivo de software.
S
CEM-5 Aportar soluciones a aquellos problemas abiertos relacionados con el ámbito de aplicación y los métodos, técnicas y herramientas de Verificación y Validación de Software.
A
Proficiency level: knowledge (K), comprehension (C), application (A), and analysis and synthesis (S)
SUBJECT LEARNING OUTCOMES
Code Learning outcome Related competences
Profi-ciency level
RA-AV-1 Familiaridad con la idea de requisito de diseño y de implementación.
CEM-1, CEM-5 S
RA-AV-4 Conocimiento de técnicas de demostración de corrección de código.
CEM-1, CEM-5 A
5. Subject assessment system
ACHIEVEMENT INDICATORS
Ref Indicator Related to
LR
I1 Ability to prove or disprove correctness of simple chunks of code
RA-AV-4, RA-AV-5
CONTINUOUS ASSESSMENT
Brief description of assessable activities Time Place Weight in grade
Exercises, presentations, participation in classroom 100%
GRADING CRITERIA
Students will be graded according to their participation in the classroom, exercises posed during the lectures, possible presentations they may be asked to do, and a final exam if deemed necessary.
6. Contents and learning activities SPECIFIC CONTENTS
Unit / Topic / Chapter Section
Related indicators
Background
Automata I1 Decidability I1 Complexity I1 Logics (syntax and semantics) I1 Decision Procedures I1
Models and semantics of reactive systems
State transition systems I1 Finite vs infinite state spaces I1 Non-determinism I1 Concurrency I1 Synchrony vs. asynchrony I1 Safety vs. liveness I1 Refinement I1 Real-time and hybrid systems I1 Open systems I1 Specification languages I1 Temporal logics I1
Verification algorithms
Temporal logic model checking I1 Theory of omega automata I1 Games I1 Reachability I1 State explosion I1
Verification techniques
Deductive vs algorithmic I1 Symbolic model checking I1 State space reduction methods I1 Compositional and hierarchical reasoning I1 Over-approximation, under-approximation and refinement. I1
7. Brief description of organizational modalities and teaching methods
TEACHING ORGANIZATION
Scenario Organizational Modality Purpose
Theory Classes Talk to students
Seminars/Workshops Construct knowledge through student
interaction and activity
Practical Classes Show students what to do
Placements Round out student training in a professional
setting
Personal Tutoring Give students personalized attention
Group Work Get students to learn from each other
Independent Work Develop self-learning ability
TEACHING METHODS
Method Purpose
Explanation/Lecture
Transfer information and activate
student cognitive processes
Known as explanation, this teaching method involves the “presentation of a logically structured topic with the aim of providing information organized according to criteria suited for the purpose”. This methodology, also known as lecture, mainly focuses on the verbal exposition by the teacher of contents on the subject under study. The term master class is often used to refer to a special type of lecture taught by a professor on special occasions
Case Studies
Learning by analyzing
real or simulated
case studies
Intensive and exhaustive analysis of a real fact, problem or event for the purpose of understanding, interpreting or solving the problem, generating hypotheses, comparing data, thinking, learning or diagnosis and, sometimes, training in possible alternative problem-solving procedures.
Exercises and Problem
Solving
Exercise, test and practice
prior knowledge
Situations where students are asked to develop the suitable or correct solutions by exercising routines, applying formulae or running algorithms, applying information processing procedures and interpreting the results. It is often used to supplement lectures.
Problem-Based
Learning (PBL)
Develop active
learning through problem solving
Teaching and learning method whose starting point is a problem, designed by the teacher, that the student has to solve to develop a number of previously defined competences.
Project-Oriented Learning
(POL)
Complete a problem-solving project
applying acquired skills and
knowledge
Teaching and learning method where have a set time to develop a project to solve a problem or perform a task by planning, designing and completing a series of activities. The whole thing is based on developing and applying what they have learned and making effective use of resources.
Cooperative Learning
Develop active and meaningful
learning through
cooperation
Interactive approach to the organization of classroom work where students are responsible for their own and their peers’ learning as part of a co-responsibility strategy for achieving group goals and incentives.
This is both one of a number of methods for use and an overall teaching approach, or philosophy.
Learning Contract
Develop independent
learning
An agreement between the teacher and student on the achievement of learning outcomes through an independent work proposal, supervised by the teacher, and to be accomplished within a set period. The essential points of a learning contract are that it is a written agreement, stating required work and reward, requiring personal involvement and having a time frame for accomplishment.
BRIEF DESCRIPTION OF THE ORGANIZATIONAL MODALITIES AND TEACHING METHODS
THEORY CLASSES Explanations and lecture and case studies
PROBLEM-SOLVING CLASSES Problem-based learning
PRACTICAL WORK Exercises and problema solving
INDIVIDUAL WORK Exercises and problema solving
GROUP WORK No
PERSONAL TUTORING On demand
8. Teaching resources
TEACHING RESOURCES
RECOMMENDED READING
Will be given depending on the previous background of the students.
WEB RESOURCES Will be given depending on the previous background of the students.
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Independent Study with Adviser
Learning Guide – Information for Students
1. Description
Grade Máster Universitario en Software y Sistemas
Module Systems
Area Networking services and distributed systems
Subject Independent Study with Adviser
Type Optional
ECTS credits 6
Responsible department DLSIIS
Major/Section/
Academic year 2014/2015
Term First semester
Language English
Web site http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/en/asigISA.html
2. Faculty We include in the list below faculty members from the IMDEA Software Institute whose teaching permission is currently being considered at UPM, and who will also be involved in the course.
NAME and SURNAME OFFICE email
Manuel Carro Liñares 2303 (ETSIINF) /
026 (IMDEA Software Institute)
Gilles Barthe 368 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Juan Caballero 376 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Boris Köpf 384 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pierre-Yves Strub 348 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pierre Ganty 356 (IMDEA Software Institute) [email protected]
César Sánchez 380 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Alexey Gotsman 378 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pedro López 370 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pavithra Prabhakar 310 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Aleks Nanevski 382 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Michael Emmi 358 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Dario Fiore 372 (IMDEA Software Institute) [email protected]
José Morales 312 (IMDEA Software Institute) [email protected]
3. Prior knowledge required to take the subject
Passed subjects
Other required learning outcomes
All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors in the program prior to enrolling to ensure that (s)he has a free slot and topics for students. Availability of instructors or topics of interest for the student is not ensured otherwise.
4. Learning goals
SUBJECT-SPECIFIC COMPETENCES AND PROFICIENCY LEVEL
Code Competence Level
CEM-6 Realizar trabajos de investigación en las principales líneas de investigación activas en el área de los paradigmas de la computación distribuida, sus aplicaciones prácticas y la gestión de la infraestructura necesaria.
S
Proficiency level: knowledge (K), comprehension (C), application (A), and analysis and synthesis (S)
SUBJECT LEARNING OUTCOMES
Code Learning outcome Related competences
Profi-ciency level
RA-NSDS-2
Encontrar e identificar artículos seminales de un área de investigación.
CEM-6 S
5. Subject assessment system
ACHIEVEMENT INDICATORS
Ref Indicator Related to
LR
I1 Identify reliable and meaningful information sources RA-NSDS-2
CONTINUOUS ASSESSMENT
Brief description of assessable activities Time Place Weight in grade
Interaction with instructor and task completion 100%
GRADING CRITERIA
Based on the performance and advances of the student.
6. Contents and learning activities SPECIFIC CONTENTS
Unit / Topic / Chapter Related
indicators This course is a highly interactive and demanding one. The student will be required to choose a research / study topic in agreement with his/her advisor, decide on the most relevant issues in that topic, and propose a set of relevant papers which in his/her opinion cover the most important points of the chosen topic. The adviser has to approve the topics and the paper selection. The student will have to be in close contact with the adviser in order to proceed through the selected materials. Students will be required to have very frequent contact and interaction with the adviser, frequently amounting to 2 to 3 hours per week, and devote a substantial amount of time to deepening into the selected material. Thus, only very motivated students (and, preferably, with previous research experience or with outstanding abilities) are advised to take this course and after consultation with a prospective adviser.
I1
7. Brief description of organizational modalities and teaching methods
TEACHING ORGANIZATION
Scenario Organizational Modality Purpose
Theory Classes Talk to students
Seminars/Workshops Construct knowledge through student
interaction and activity
Practical Classes Show students what to do
Placements Round out student training in a professional
setting
Personal Tutoring Give students personalized attention
Group Work Get students to learn from each other
Independent Work Develop self-learning ability
TEACHING METHODS
Method Purpose
Explanation/Lecture
Transfer information and activate
student cognitive processes
Known as explanation, this teaching method involves the “presentation of a logically structured topic with the aim of providing information organized according to criteria suited for the purpose”. This methodology, also known as lecture, mainly focuses on the verbal exposition by the teacher of contents on the subject under study. The term master class is often used to refer to a special type of lecture taught by a professor on special occasions
Case Studies
Learning by analyzing
real or simulated
case studies
Intensive and exhaustive analysis of a real fact, problem or event for the purpose of understanding, interpreting or solving the problem, generating hypotheses, comparing data, thinking, learning or diagnosis and, sometimes, training in possible alternative problem-solving procedures.
Exercises and Problem
Solving
Exercise, test and practice
prior knowledge
Situations where students are asked to develop the suitable or correct solutions by exercising routines, applying formulae or running algorithms, applying information processing procedures and interpreting the results. It is often used to supplement lectures.
Problem-Based
Learning (PBL)
Develop active
learning through problem solving
Teaching and learning method whose starting point is a problem, designed by the teacher, that the student has to solve to develop a number of previously defined competences.
Project-Oriented Learning
(POL)
Complete a problem-solving project
applying acquired skills and
knowledge
Teaching and learning method where have a set time to develop a project to solve a problem or perform a task by planning, designing and completing a series of activities. The whole thing is based on developing and applying what they have learned and making effective use of resources.
Cooperative Learning
Develop active and meaningful
learning through
cooperation
Interactive approach to the organization of classroom work where students are responsible for their own and their peers’ learning as part of a co-responsibility strategy for achieving group goals and incentives.
This is both one of a number of methods for use and an overall teaching approach, or philosophy.
Learning Contract
Develop independent
learning
An agreement between the teacher and student on the achievement of learning outcomes through an independent work proposal, supervised by the teacher, and to be accomplished within a set period. The essential points of a learning contract are that it is a written agreement, stating required work and reward, requiring personal involvement and having a time frame for accomplishment.
BRIEF DESCRIPTION OF THE ORGANIZATIONAL MODALITIES AND TEACHING METHODS
THEORY CLASSES Explaining
PROBLEM-SOLVING CLASSES
PRACTICAL WORK
INDIVIDUAL WORK Exercises and problem-solving
GROUP WORK
PERSONAL TUTORING
8. Teaching resources
TEACHING RESOURCES
RECOMMENDED READING They depend on the chosen topic.
WEB RESOURCES They depend on the chosen topic.
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Reading Group on Advanced Analysis of
Non-Functional Global Properties Learning Guide – Information for Students
1. Description
Grade Máster Universitario en Software y Sistemas
Module Software
Area Analysis and Verification of Software
Subject Reading Group on Advanced Analysis of non-Functional Properties
Type Optional
ECTS credits 4
Responsible department DLSIIS
Major/Section/
Academic year 2014/2015
Term Second semester
Language English
Web site http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/en/asigRGAA.html
2. Faculty
We include in the list below faculty members from the IMDEA Software Institute whose teaching permission is currently being considered at UPM, and who will also be involved in the course.
NAME and SURNAME OFFICE email
Manuel Carro Liñares 2303 (ETSIINF) / 026
(IMDEA Software Institute)
Pedro López 370 (IMDEA Software Institute) [email protected]
3. Prior knowledge required to take the subject
Passed subjects
Other required learning outcomes
Good knowledge of at least one procedural and one declarative programming language. Knowledge of computational complexity basics. Knowledge of basics of compilation for procedural and OO languages. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.
4. Learning goals
SUBJECT-SPECIFIC COMPETENCES AND PROFICIENCY LEVEL
Code Competence Level
CEM-1
Identificar, a partir del estado de la cuestión, la presencia de problemas de investigación relacionados con la concepción, la construcción, el uso y la evaluación de sistemas sociotécnicos complejos que hagan un uso intensivo de software.
S
CEM-5 Aportar soluciones a aquellos problemas abiertos relacionados con el ámbito de aplicación y los métodos, técnicas y herramientas de Verificación y Validación de Software.
A
Proficiency level: knowledge (K), comprehension (C), application (A), and analysis and synthesis (S)
SUBJECT LEARNING OUTCOMES
Code Learning outcome Related competences
Profi-ciency level
RA-AV-10
Familiarizarse con el análisis del consumo de recursos y con sus diversas aplicaciones.
CEM-5 A
RA-AV-11
Ser capaz de proporcionar especificaciones formales sobre los resultados esperados y el consumo de recursos de los programas
CEM-1
S
5. Subject assessment system
ACHIEVEMENT INDICATORS
Ref Indicator Related to LR
I1 Understanding resource consumption properties and their analysis RA-AV-10
I2 Being able to read and write specifications for resource consumption properties RA-AV-11
CONTINUOUS ASSESSMENT
Brief description of assessable activities Time Place
Weight in grade
Reading and understanding scientific papers on resource consumption and its analysis. Link theory with its practical impact
At classroom (reading and discussing papers) and
individually (preparing paper presentations)
100%
GRADING CRITERIA
The grading will be based on the interaction with the students, the quality of their presentations, and the degree in which they show to have understood the concepts discussed in the classroom.
6. Contents and learning activities SPECIFIC CONTENTS
Unit / Topic / Chapter Section
Related indicators
The course will focus on reading and presentation of research papers in the area of program analysis, optimization, implementation, and verification. Students are expected to read a selection of contemporary research papers, past papers that represent important results, and to give presentations on the contents of these papers. The contents of the papers will be mainly related to the analysis and verification of non-functional properties like resource usage (e.g., energy, execution time, memory, heap, user-defined resources, etc.), non-failure, determinism or cardinality. Special attention will also be paid to general analysis and verification frameworks and their possible instantiations. However, the contents may vary depending on instructor discretion and topics that are of current interest to the wider research community.
Students who take this course will:
1. Gain experience in reading and evaluating research literature.
2. Be exposed to well-written papers.
3. Develop skills needed to give effective technical presentations.
4. Be exposed to leading edge results in the areas of program analysis and implementation.
5. Gain a background in key past research results that have had a large impact on the direction of research in the area.
I1, I2
7. Brief description of organizational modalities and teaching methods
TEACHING ORGANIZATION
Scenario Organizational Modality Purpose
Theory Classes Talk to students
Seminars/Workshops Construct knowledge through student
interaction and activity
Practical Classes Show students what to do
Placements Round out student training in a professional setting
Personal Tutoring Give students personalized attention
Group Work Get students to learn from each other
Independent Work Develop self-learning ability
TEACHING METHODS
Method Purpose
Explanation/Lecture
Transfer information and activate
student cognitive processes
Known as explanation, this teaching method involves the “presentation of a logically structured topic with the aim of providing information organized according to criteria suited for the purpose”. This methodology, also known as lecture, mainly focuses on the verbal exposition by the teacher of contents on the subject under study. The term master class is often used to refer to a special type of lecture taught by a professor on special occasions
Case Studies
Learning by analyzing
real or simulated
case studies
Intensive and exhaustive analysis of a real fact, problem or event for the purpose of understanding, interpreting or solving the problem, generating hypotheses, comparing data, thinking, learning or diagnosis and, sometimes, training in possible alternative problem-solving procedures.
Exercises and Problem
Solving
Exercise, test and practice
prior knowledge
Situations where students are asked to develop the suitable or correct solutions by exercising routines, applying formulae or running algorithms, applying information processing procedures and interpreting the results. It is often used to supplement lectures.
Problem-Based
Learning (PBL)
Develop active
learning through problem solving
Teaching and learning method whose starting point is a problem, designed by the teacher, that the student has to solve to develop a number of previously defined competences.
Project-Oriented Learning
(POL)
Complete a problem-solving project
applying acquired skills and
knowledge
Teaching and learning method where have a set time to develop a project to solve a problem or perform a task by planning, designing and completing a series of activities. The whole thing is based on developing and applying what they have learned and making effective use of resources.
Cooperative Learning
Develop active and meaningful
learning through
cooperation
Interactive approach to the organization of classroom work where students are responsible for their own and their peers’ learning as part of a co-responsibility strategy for achieving group goals and incentives.
This is both one of a number of methods for use and an overall teaching approach, or philosophy.
Learning Contract
Develop independent
learning
An agreement between the teacher and student on the achievement of learning outcomes through an independent work proposal, supervised by the teacher, and to be accomplished within a set period. The essential points of a learning contract are that it is a written agreement, stating required work and reward, requiring personal involvement and having a time frame for accomplishment.
BRIEF DESCRIPTION OF THE ORGANIZATIONAL MODALITIES AND TEACHING METHODS
THEORY CLASSES Seminars / workshops
PROBLEM-SOLVING CLASSES
Problem-based learning
PRACTICAL WORK
INDIVIDUAL WORK Case studies
GROUP WORK
PERSONAL TUTORING On demand
8. Teaching resources
TEACHING RESOURCES
RECOMMENDED READING
Papers presented at the latest conferences in the field. To be decided according to the progress of the students.
WEB RESOURCES To be decided according to the progress of the students.
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Reading Group on Basic Analysis of
non-Functional Global Properties Learning Guide – Information for Students
1. Description
Grade Máster Universitario en Software y Sistemas
Module Software
Area Analysis and Verification of Software
Subject Reading Group on Basic Analysis of non-Functional Global Properties
Type Optional
ECTS credits 4
Responsible department DLSIIS
Major/Section/
Academic year 2014/2015
Term First semester
Language English
Web site http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/en/asigRGBA.html
2. Faculty We include in the list below faculty members from the IMDEA Software Institute whose teaching permission is currently being considered at UPM, and who will also be involved in the course.
NAME and SURNAME OFFICE email
Manuel Carro Liñares
2303 (ETSIINF) / 026 (IMDEA
Software Institute)
Pedro López 3326 [email protected]
3. Prior knowledge required to take the subject
Passed subjects
Other required learning outcomes
Good knowledge of at least one procedural and one declarative programming language. Knowledge of computational complexity basics. Knowledge of basics of compilation for procedural and OO languages. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.
4. Learning goals
SUBJECT-SPECIFIC COMPETENCES AND PROFICIENCY LEVEL
Code Competence Level
CEM-1
Identificar, a partir del estado de la cuestión, la presencia de problemas de investigación relacionados con la concepción, la construcción, el uso y la evaluación de sistemas sociotécnicos complejos que hagan un uso intensivo de software.
S
CEM-5
Aportar soluciones a aquellos problemas abiertos relacionados con el ámbito de aplicación y los métodos, técnicas y herramientas de Verificación y Validación de Software.
A
Proficiency level: knowledge (K), comprehension (C), application (A), and analysis and synthesis (S)
SUBJECT LEARNING OUTCOMES
Code Learning outcome Related competences
Profi-ciency level
RA-AV-10
Familiarizarse con el análisis del consumo de recursos y con sus diversas aplicaciones.
CEM-5 A
RA-AV-11
Ser capaz de proporcionar especificaciones formales sobre los resultados esperados y el consumo de recursos de los programas
CEM-1
S
5. Subject assessment system
ACHIEVEMENT INDICATORS
Ref Indicator Related to
LR
I1 Understading of resource consumption properties and their analysis RA-AV-10
I2 Being able to read and write specifications for resource consumption properties RA-AV-11
CONTINUOUS ASSESSMENT
Brief description of assessable activities Time Place
Weight in grade
Reading and understanding basic scientific papers on resource consumption and its analysis. Link theory with its practical impact in simple cases.
At classroom (reading and
discussing papers) and individually
(preparing paper presentations)
100%
GRADING CRITERIA
The grading will be based on the interaction with the students, the quality of their presentations, and the degree in which they show to have understood the concepts discussed in the classroom.
6. Contents and learning activities
SPECIFIC CONTENTS
Unit / Topic / Chapter Section
Related indicators
The course will focus on reading and presentation of research papers in the area of program analysis, optimization, implementation, and verification. Students are expected to read a selection of contemporary research papers, past papers that represent important results, and to give presentations on the contents of these papers. The contents of the papers will be mainly related to the analysis and verification of non-functional properties like resource usage (e.g., energy, execution time, memory, heap, user-defined resources, etc.), non-failure, determinism or cardinality. Special attention will also be paid to general analysis and verification frameworks and their possible instantiations. However, the contents may vary depending on instructor discretion and topics that are of current interest to the wider research community.
Students who take this course will:
1. Gain experience in reading and evaluating research literature.
2. Be exposed to well-written papers.
3. Develop skills needed to give effective technical presentations.
4. Be exposed to leading edge results in the areas of program analysis and implementation.
5. Gain a background in key past research results that have had a large impact on the direction of research in the area.
I1, I2
7. Brief description of organizational modalities and teaching methods
TEACHING ORGANIZATION
Scenario Organizational Modality Purpose
Theory Classes Talk to students
Seminars/Workshops Construct knowledge through student
interaction and activity
Practical Classes Show students what to do
Placements Round out student training in a professional setting
Personal Tutoring Give students personalized attention
Group Work Get students to learn from each other
Independent Work Develop self-learning ability
TEACHING METHODS
Method Purpose
Explanation/Lecture
Transfer information and activate
student cognitive processes
Known as explanation, this teaching method involves the “presentation of a logically structured topic with the aim of providing information organized according to criteria suited for the purpose”. This methodology, also known as lecture, mainly focuses on the verbal exposition by the teacher of contents on the subject under study. The term master class is often used to refer to a special type of lecture taught by a professor on special occasions
Case Studies
Learning by analyzing
real or simulated
case studies
Intensive and exhaustive analysis of a real fact, problem or event for the purpose of understanding, interpreting or solving the problem, generating hypotheses, comparing data, thinking, learning or diagnosis and, sometimes, training in possible alternative problem-solving procedures.
Exercises and
Problem Solving
Exercise, test and practice
prior knowledge
Situations where students are asked to develop the suitable or correct solutions by exercising routines, applying formulae or running algorithms, applying information processing procedures and interpreting the results. It is often used to supplement lectures.
Problem-Based
Learning (PBL)
Develop active
learning through problem solving
Teaching and learning method whose starting point is a problem, designed by the teacher, that the student has to solve to develop a number of previously defined competences.
Project-Oriented Learning
(POL)
Complete a problem-solving project
applying acquired skills and
knowledge
Teaching and learning method where have a set time to develop a project to solve a problem or perform a task by planning, designing and completing a series of activities. The whole thing is based on developing and applying what they have learned and making effective use of resources.
Cooperative Learning
Develop active and meaningful
learning through
cooperation
Interactive approach to the organization of classroom work where students are responsible for their own and their peers’ learning as part of a co-responsibility strategy for achieving group goals and incentives.
This is both one of a number of methods for use and an overall teaching approach, or philosophy.
Learning Contract
Develop independent
learning
An agreement between the teacher and student on the achievement of learning outcomes through an independent work proposal, supervised by the teacher, and to be accomplished within a set period. The essential points of a learning contract are that it is a written agreement, stating required work and reward, requiring personal involvement and having a time frame for accomplishment.
BRIEF DESCRIPTION OF THE ORGANIZATIONAL MODALITIES AND TEACHING METHODS
THEORY CLASSES Seminars / workshops
PROBLEM-SOLVING CLASSES Problem-based learning
PRACTICAL WORK
INDIVIDUAL WORK Case studies
GROUP WORK
PERSONAL TUTORING On demand
8. Teaching resources
TEACHING RESOURCES
RECOMMENDED READING Basic papers in the field.
WEB RESOURCES To be decided according to the progress of the students.
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Software Construction: Analysis of
Requirements Learning Guide – Information for Students
1. Description
Grade Máster Universitario en Software y Sistemas
Module Software
Area Software Engineering
Subject Software Construction: Analysis of Requirements
Type Optional
ECTS credits 6
Responsible department DLSIIS
Major/Section/
Academic year 2014/2015
Term First semester
Language English
Web site http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/en/asigSCAR.html
2. Faculty We include in the list below faculty members from the IMDEA Software Institute whose teaching permission is currently being considered at UPM, and who will also be involved in the course.
NAME and SURNAME OFFICE email
Manuel Carro Liñares 2303 (ETSIINF) /
026 (IMDEA Software Institute)
Gilles Barthe 368 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Juan Caballero 376 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Boris Köpf 384 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pierre-Yves Strub 348 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pierre Ganty 356 (IMDEA Software Institute) [email protected]
César Sánchez 380 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Alexey Gotsman 378 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pedro López 370 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pavithra Prabhakar 310 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Aleks Nanevski 382 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Michael Emmi 358 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Dario Fiore 372 (IMDEA Software Institute) [email protected]
José Morales 312 (IMDEA Software Institute) [email protected]
3. Prior knowledge required to take the subject
Passed subjects
Other required learning outcomes
General acquaintance with programming and programming languages is required. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors in the program prior to enrolling to ensure that (s)he has a free slot and topics for students. Availability of instructors or topics of interest for the student is not ensured otherwise.
4. Learning goals
SUBJECT-SPECIFIC COMPETENCES AND PROFICIENCY LEVEL
Code Competence Level
CEM-1
Identificar, a partir del estado de la cuestión, la presencia de problemas de investigación relacionados con la concepción, la construcción, el uso y la evaluación de sistemas sociotécnicos complejos que hagan un uso intensivo de software.
S
CEM-3
Aplicar métodos de investigación relevantes a problemas abiertos en el área de la Ingeniería del Software, relacionados tanto con las características peculiares del producto software como con la gestión del desarrollo del mismo.
S
CEM-4 Analizar y evaluar los diferentes paradigmas y enfoques de ingeniería de construcción y gestión de sistemas basados en software.
S
Proficiency level: knowledge (K), comprehension (C), application (A), and analysis and synthesis (S)
SUBJECT LEARNING OUTCOMES
Code Learning outcome Related competences
Profi-ciency level
RA-IS-1
Identificar debilidades en las actividades de estimación y planificación de proyectos llevados a cabo con metodologías no clásicas.
CEM-1
S
RA-IS-8 Articular diferentes vías de investigación estructuradas como pequeñas propuestas de proyectos.
CEM-3 S
RA-IS-5 Permite al alumno modelar un programa con estructura procedimental a partir del enunciado de un problema.
CEM-4 A
5. Subject assessment system
ACHIEVEMENT INDICATORS
Ref Indicator Related to
LR
I1 Successful requirement elicitation of a small software system RA-IS-1
I2 Feasibility of design of a software system based on requirements RA-IS-5
I3 Foresee limitations in the final software and propose means to test whether the proposed software implements by the requirements.
RA-IS-8
CONTINUOUS ASSESSMENT
Brief description of assessable activities Time Place Weight in grade
Frequent contact with instructor and mutual feedback. 100%
GRADING CRITERIA
Grading will be based on the performance and advances of the student.
6. Contents and learning activities SPECIFIC CONTENTS
Unit / Topic / Chapter Related indicators
The contents will depend on the topic jointly chosen by the student and the adviser. However, the student will be asked to fully understand a problem which can be solved by means of a computer program and establish, in close collaboration with an adviser, the requirements of a computer solution, taking into account functional and non-functional issues and the possible different architectural styles that the requirements may lead to. The problem and all of its characteristics will have been clarified previously with the adviser.
Among the possible kinds of software whose requirements can be defined we may cite:
- Analyzers for programming languages. - Model checkers. - Plugins for IDE tools. - General interfaces between languages. - Interfaces between programming-related tools (compilers,
libraries, theorem provers). - Extensions to compilers or interpreters. - Implementations of simple compilers / interpreters.
This is of course an incomplete list.
This is a demanding course which requires considerable time and a deep understanding of the problem at hand and the environment in which the software is intended to run. Therefore it will need very frequent contact between instructor and student (typically 3 to 4 hours per week). It is recommended that students taking this course also take the course "Software construction: architecture and interface design issues" in order to synchronize requirements and design as much as possible.
I1, I2, I3
7. Brief description of organizational modalities and teaching methods
TEACHING ORGANIZATION
Scenario Organizational Modality Purpose
Theory Classes Talk to students
Seminars/Workshops Construct knowledge through student
interaction and activity
Practical Classes Show students what to do
Placements Round out student training in a professional
setting
Personal Tutoring Give students personalized attention
Group Work Get students to learn from each other
Independent Work Develop self-learning ability
TEACHING METHODS
Method Purpose
Explanation/Lecture
Transfer information and activate
student cognitive processes
Known as explanation, this teaching method involves the “presentation of a logically structured topic with the aim of providing information organized according to criteria suited for the purpose”. This methodology, also known as lecture, mainly focuses on the verbal exposition by the teacher of contents on the subject under study. The term master class is often used to refer to a special type of lecture taught by a professor on special occasions
Case Studies
Learning by analyzing
real or simulated
case studies
Intensive and exhaustive analysis of a real fact, problem or event for the purpose of understanding, interpreting or solving the problem, generating hypotheses, comparing data, thinking, learning or diagnosis and, sometimes, training in possible alternative problem-solving procedures.
Exercises and Problem
Solving
Exercise, test and practice
prior knowledge
Situations where students are asked to develop the suitable or correct solutions by exercising routines, applying formulae or running algorithms, applying information processing procedures and interpreting the results. It is often used to supplement lectures.
Problem-Based
Learning (PBL)
Develop active
learning through problem solving
Teaching and learning method whose starting point is a problem, designed by the teacher, that the student has to solve to develop a number of previously defined competences.
Project-Oriented Learning
(POL)
Complete a problem-solving project
applying acquired skills and
knowledge
Teaching and learning method where have a set time to develop a project to solve a problem or perform a task by planning, designing and completing a series of activities. The whole thing is based on developing and applying what they have learned and making effective use of resources.
Cooperative Learning
Develop active and meaningful
learning through
cooperation
Interactive approach to the organization of classroom work where students are responsible for their own and their peers’ learning as part of a co-responsibility strategy for achieving group goals and incentives.
This is both one of a number of methods for use and an overall teaching approach, or philosophy.
Learning Contract
Develop independent
learning
An agreement between the teacher and student on the achievement of learning outcomes through an independent work proposal, supervised by the teacher, and to be accomplished within a set period. The essential points of a learning contract are that it is a written agreement, stating required work and reward, requiring personal involvement and having a time frame for accomplishment.
BRIEF DESCRIPTION OF THE ORGANIZATIONAL MODALITIES AND TEACHING METHODS
THEORY CLASSES
PROBLEM-SOLVING CLASSES
PRACTICAL WORK Project-oriented learning -
INDIVIDUAL WORK
GROUP WORK
PERSONAL TUTORING
8. Teaching resources
TEACHING RESOURCES
RECOMMENDED READING Will be decided after topic is selected.
WEB RESOURCES Will be decided after topic is selected.
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Software Construction: Architecture and
Interface Design Issues Learning Guide – Information for Students
1. Description
Grade Máster Universitario en Software y Sistemas
Module Systems
Area Virtual Environments and Interaction
Subject Software Construction: Architecture and Interface Design Issues
Type Optional
ECTS credits 6
Responsible department DLSIIS
Major/Section/
Academic year 2014/2015
Term First semester
Language English
Web site http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/en/asigSCAIDI.html
2. Faculty We include in the list below faculty members from the IMDEA Software Institute whose teaching permission is currently under consideration at UPM, and who will also be involved in the course.
NAME and SURNAME OFFICE email
Manuel Carro Liñares 2303 (ETSIINF) / 026
(IMDEA Software Institute)
Gilles Barthe 368 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Juan Caballero 376 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Boris Köpf 384 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pierre-Yves Strub 348 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pierre Ganty 356 (IMDEA Software Institute) [email protected]
César Sánchez 380 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Alexey Gotsman 378 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pedro López 370 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pavithra Prabhakar 310 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Aleks Nanevski 382 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Michael Emmi 358 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Dario Fiore 372 (IMDEA Software Institute) [email protected]
José Morales 312 (IMDEA Software Institute) [email protected]
3. Prior knowledge required to take the subject
Passed subjects
Other required learning outcomes
General acquaintance with programming and programming languages is required. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors in the program prior to enrolling to ensure that (s)he has a free slot and topics for students. Availability of instructors or topics of interest for the student is not ensured otherwise.
4. Learning goals
SUBJECT-SPECIFIC COMPETENCES AND PROFICIENCY LEVEL
Code Competence Level
CEM-9 Evaluar las tecnologías más innovadoras para la interacción persona-ordenador y juzgar de manera crítica las aportaciones a los problemas de investigación relacionados.
A
Proficiency level: knowledge (K), comprehension (C), application (A), and analysis and synthesis (S)
SUBJECT LEARNING OUTCOMES
Code Learning outcome Related competences
Profi-ciency level
RA-VEI-5
Conocer las ayudas técnicas y su interacción con TIC.
CEM-9 S
5. Subject assessment system
ACHIEVEMENT INDICATORS
Ref Indicator Related to
LR
I1 Successful design of a software framework with proper interfaces. RA-VEI-5
CONTINUOUS ASSESSMENT
Brief description of assessable activities Time Place Weight in grade
Frequent contact with instructor and mutual feedback. 100%
GRADING CRITERIA
Grading will be based on the performance and advances of the student.
6. Contents and learning activities SPECIFIC CONTENTS
Unit / Topic / Chapter Related
indicators The student will be asked to design, in close collaboration with an adviser, the interfaces and architecture for a software prototype to solve a non-trivial problem. The requirements of the software will have been clarified previously with the adviser. The implementation environment (language, restrictions on memory / speed / etc.) will have to be carefully reviewed and agreed upon, and may depend on the needs of the software to be developed.
Among the possible kinds of software that can be designed developed we may cite:
- Analyzers for programming languages.
- Model checkers.
- Plugins for IDE tools.
- General interfaces between languages.
- Interfaces between programming-related tools (compilers, libraries, theorem provers).
- Extensions to compilers or interpreters.
- Implementations of simple compilers / interpreters.
This is of course an incomplete list.
This is a very demanding course which requires considerable time and a deep understanding of the problem at hand and the environment in which the software is intended to run. Therefore it will need very frequent contact between instructor and student (typically 3 to 4 hours per week). It is recommended that students taking this course also take the course "Software construction: analysis of requirements" in order to synchronize requirements and design as much as possible.
I1
7. Brief description of organizational modalities and teaching methods
TEACHING ORGANIZATION
Scenario Organizational Modality Purpose
Theory Classes Talk to students
Seminars/Workshops Construct knowledge through student
interaction and activity
Practical Classes Show students what to do
Placements Round out student training in a professional
setting
Personal Tutoring Give students personalized attention
Group Work Get students to learn from each other
Independent Work Develop self-learning ability
TEACHING METHODS
Method Purpose
Explanation/Lecture
Transfer information and activate
student cognitive processes
Known as explanation, this teaching method involves the “presentation of a logically structured topic with the aim of providing information organized according to criteria suited for the purpose”. This methodology, also known as lecture, mainly focuses on the verbal exposition by the teacher of contents on the subject under study. The term master class is often used to refer to a special type of lecture taught by a professor on special occasions
Case Studies
Learning by analyzing
real or simulated
case studies
Intensive and exhaustive analysis of a real fact, problem or event for the purpose of understanding, interpreting or solving the problem, generating hypotheses, comparing data, thinking, learning or diagnosis and, sometimes, training in possible alternative problem-solving procedures.
Exercises and Problem
Solving
Exercise, test and practice
prior knowledge
Situations where students are asked to develop the suitable or correct solutions by exercising routines, applying formulae or running algorithms, applying information processing procedures and interpreting the results. It is often used to supplement lectures.
Problem-Based
Learning (PBL)
Develop active
learning through problem solving
Teaching and learning method whose starting point is a problem, designed by the teacher, that the student has to solve to develop a number of previously defined competences.
Project-Oriented Learning
(POL)
Complete a problem-solving project
applying acquired skills and
knowledge
Teaching and learning method where have a set time to develop a project to solve a problem or perform a task by planning, designing and completing a series of activities. The whole thing is based on developing and applying what they have learned and making effective use of resources.
Cooperative Learning
Develop active and meaningful
learning through
cooperation
Interactive approach to the organization of classroom work where students are responsible for their own and their peers’ learning as part of a co-responsibility strategy for achieving group goals and incentives.
This is both one of a number of methods for use and an overall teaching approach, or philosophy.
Learning Contract
Develop independent
learning
An agreement between the teacher and student on the achievement of learning outcomes through an independent work proposal, supervised by the teacher, and to be accomplished within a set period. The essential points of a learning contract are that it is a written agreement, stating required work and reward, requiring personal involvement and having a time frame for accomplishment.
BRIEF DESCRIPTION OF THE ORGANIZATIONAL MODALITIES AND TEACHING METHODS
THEORY CLASSES
PROBLEM-SOLVING CLASSES
PRACTICAL WORK Project-oriented learning -
INDIVIDUAL WORK
GROUP WORK
PERSONAL TUTORING
8. Teaching resources
TEACHING RESOURCES
RECOMMENDED READING Will be decided after topic is selected.
WEB RESOURCES Will be decided after topic is selected.
9. S
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Software Construction: Implementation
Issues Learning Guide – Information for Students
1. Description
Grade Máster Universitario en Software y Sistemas
Module Software
Area Analysis and Validation
Subject Software Construction: Implementation Issues
Type Optional
ECTS credits 6
Responsible department DLSIIS
Major/Section/
Academic year 2014/2015
Term Second semester
Language English
Web site http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/en/asigSCII.html
2. Faculty We include in the list below faculty members from the IMDEA Software Institute whose teaching permission is currently being considered at UPM, and who will also be involved in the course.
NAME and SURNAME OFFICE email
Manuel Carro Liñares 2303 (ETSIINF) /
026 (IMDEA Software Institute)
Gilles Barthe 368 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Juan Caballero 376 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Boris Köpf 384 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pierre-Yves Strub 348 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pierre Ganty 356 (IMDEA Software Institute) [email protected]
César Sánchez 380 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Alexey Gotsman 378 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pedro López 370 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pavithra Prabhakar 310 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Aleks Nanevski 382 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Dario Fiore 372 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Michael Emmi 358 (IMDEA Software Institute) [email protected]
José Morales 312 (IMDEA Software Institute) [email protected]
3. Prior knowledge required to take the subject
Passed subjects
Other required learning outcomes
General acquaintance with programming and programming languages is required. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors in the program prior to enrolling to ensure that (s)he has a free slot and topics for students. Availability of instructors or topics of interest for the student is not ensured otherwise.
4. Learning goals
SUBJECT-SPECIFIC COMPETENCES AND PROFICIENCY LEVEL
Code Competence Level
CEM-4 Analizar y evaluar los diferentes paradigmas y enfoques de ingeniería de construcción y gestión de sistemas basados en software.
S
CEM-5 Aportar soluciones a aquellos problemas abiertos relacionados con el ámbito de aplicación y los métodos, técnicas y herramientas de Verificación y Validación de Software.
A
Proficiency level: knowledge (K), comprehension (C), application (A), and analysis and synthesis (S)
SUBJECT LEARNING OUTCOMES
Code Learning outcome Related competences
Profi-ciency level
RA-AV-1 Familiaridad con la idea de requisito de diseño y de implementación.
CEM-5 S
RA-AV-12
Comprender, a nivel de usuario, las técnicas de demostración automática mas utilizadas en las herramientas de verificación de programas.
CEM-4
S
5. Subject assessment system
ACHIEVEMENT INDICATORS
Ref Indicator Related to
LR
I1 Successful construction of a prototype following the stated requirements RA-AV-1
I2 Successful set of verification and validation steps to ensure that the prototype agrees with the specifications. RA-AV-12
CONTINUOUS ASSESSMENT
Brief description of assessable activities Time Place Weight in grade
Frequent contact with instructor and mutual feedback. 100%
GRADING CRITERIA
Grading will be based on the performance and advances of the student.
6. Contents and learning activities SPECIFIC CONTENTS
Unit / Topic / Chapter Related
indicators
The student will be asked to perform the final development phase of a software prototype to solve a non-trivial problem in close collaboration with an adviser. The requirements and design of the software will have been clarified previously with the adviser. The implementation language will have to be agreed upon, and may depend on the interaction needs of the software to be developed. Among the possible kinds of software that can be developed we may cite:
- Analyzers for programming languages. - Model checkers. - Plugins for IDE tools. - General interfaces between languages. - Interfaces between programming-related tools (compilers,
libraries, theorem provers). - Extensions to compilers or interpreters. - Implementations of simple compilers / interpreters.
This is of course an incomplete list. This is a very demanding course which requires considerable time and a deep understanding of the problem at hand. Therefore it will need very frequent contact between instructor and student (typically 3 to 4 hours per week). Students aiming at getting a MsC degree should consider the load that this brings about, especially taking into account that the second semester when is planned to be partially devoted to the writing of the master’s thesis.
I1, I2
7. Brief description of organizational modalities and teaching methods
TEACHING ORGANIZATION
Scenario Organizational Modality Purpose
Theory Classes Talk to students
Seminars/Workshops Construct knowledge through student
interaction and activity
Practical Classes Show students what to do
Placements Round out student training in a professional
setting
Personal Tutoring Give students personalized attention
Group Work Get students to learn from each other
Independent Work Develop self-learning ability
TEACHING METHODS
Method Purpose
Explanation/Lecture
Transfer information and activate
student cognitive processes
Known as explanation, this teaching method involves the “presentation of a logically structured topic with the aim of providing information organized according to criteria suited for the purpose”. This methodology, also known as lecture, mainly focuses on the verbal exposition by the teacher of contents on the subject under study. The term master class is often used to refer to a special type of lecture taught by a professor on special occasions
Case Studies
Learning by analyzing
real or simulated
case studies
Intensive and exhaustive analysis of a real fact, problem or event for the purpose of understanding, interpreting or solving the problem, generating hypotheses, comparing data, thinking, learning or diagnosis and, sometimes, training in possible alternative problem-solving procedures.
Exercises and Problem
Solving
Exercise, test and practice
prior knowledge
Situations where students are asked to develop the suitable or correct solutions by exercising routines, applying formulae or running algorithms, applying information processing procedures and interpreting the results. It is often used to supplement lectures.
Problem-Based
Learning (PBL)
Develop active
learning through problem solving
Teaching and learning method whose starting point is a problem, designed by the teacher, that the student has to solve to develop a number of previously defined competences.
Project-Oriented Learning
(POL)
Complete a problem-solving project
applying acquired skills and
knowledge
Teaching and learning method where have a set time to develop a project to solve a problem or perform a task by planning, designing and completing a series of activities. The whole thing is based on developing and applying what they have learned and making effective use of resources.
Cooperative Learning
Develop active and meaningful
learning through
cooperation
Interactive approach to the organization of classroom work where students are responsible for their own and their peers’ learning as part of a co-responsibility strategy for achieving group goals and incentives.
This is both one of a number of methods for use and an overall teaching approach, or philosophy.
Learning Contract
Develop independent
learning
An agreement between the teacher and student on the achievement of learning outcomes through an independent work proposal, supervised by the teacher, and to be accomplished within a set period. The essential points of a learning contract are that it is a written agreement, stating required work and reward, requiring personal involvement and having a time frame for accomplishment.
BRIEF DESCRIPTION OF THE ORGANIZATIONAL MODALITIES AND TEACHING METHODS
THEORY CLASSES
PROBLEM-SOLVING CLASSES
PRACTICAL WORK Project-oriented learning -
INDIVIDUAL WORK
GROUP WORK
PERSONAL TUTORING
8. Teaching resources
TEACHING RESOURCES
RECOMMENDED READING Will be decided after topic is selected.
WEB RESOURCES Will be decided after topic is selected.
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25h)
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Types for Programming Languages
Learning Guide – Information for Students
1. Description
Grade Máster Universitario en Software y Sistemas
Module Software
Area Software engineering
Subject Types for Programming Languages
Type Optional
ECTS credits 4
Responsible department DLSIIS
Major/Section/
Academic year 2014/2015
Term Second semester
Language English
Web site http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/en/asigTPL.html
2. Faculty
NAME and SURNAME OFFICE email
Julio Mariño Carballo 2308 [email protected]
3. Prior knowledge required to take the subject
Passed subjects First-order logic.
Other required learning outcomes
Good programming base in several languages. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.
4. Learning goals
SUBJECT-SPECIFIC COMPETENCES AND PROFICIENCY LEVEL
Code Competence Level
CEM-3
Aplicar métodos de investigación relevantes a problemas abiertos en el área de la Ingeniería del Software, relacionados tanto con las características peculiares del producto software como con la gestión del desarrollo del mismo.
S
Proficiency level: knowledge (K), comprehension (C), application (A), and analysis and synthesis (S)
SUBJECT LEARNING OUTCOMES
Code Learning outcome Related competences
Profi-ciency level
RA-IS-4
Analizar investigaciones pioneras que pretendan cubrir debilidades en las actividades de requisitos y diseño de proyectos llevados a cabo con metodologías no clásicas
CEM-3
S
5. Subject assessment system
ACHIEVEMENT INDICATORS
Ref Indicator Related to
LR
I1 Identification of open problems in software engineering RA-IS-4
CONTINUOUS ASSESSMENT
Brief description of assessable activities Time Place Weight in grade
Participation in the classroom, presentations, periodic homework, and a possible final exam.
100%
The grading will depend on the participation in the classroom, presentations, periodic homework, and a possible final exam.
6. Contents and learning activities
SPECIFIC CONTENTS
The simply-typed lambda calculus I1
The Curry-Howard isomorphism I1
Polymorphism: 2nd-order propositional logic and lambda2 I1
Constraint based type inference I1
Hindley-Milner polymorphism I1
Reference types and exceptions I1
Subtyping, coercions and OO I1
Type-based program analysis I1
Programming languages based on dependent types I1
7. Brief description of organizational modalities and teaching methods
TEACHING ORGANIZATION
Scenario Organizational Modality Purpose
Theory Classes Talk to students
Seminars/Workshops Construct knowledge through student
interaction and activity
Practical Classes Show students what to do
Placements Round out student training in a professional
setting
Personal Tutoring Give students personalized attention
Group Work Get students to learn from each other
Independent Work Develop self-learning ability
TEACHING METHODS
Method Purpose
Explanation/Lecture
Transfer information and activate
student cognitive processes
Known as explanation, this teaching method involves the “presentation of a logically structured topic with the aim of providing information organized according to criteria suited for the purpose”. This methodology, also known as lecture, mainly focuses on the verbal exposition by the teacher of contents on the subject under study. The term master class is often used to refer to a special type of lecture taught by a professor on special occasions
Case Studies
Learning by analyzing
real or simulated
case studies
Intensive and exhaustive analysis of a real fact, problem or event for the purpose of understanding, interpreting or solving the problem, generating hypotheses, comparing data, thinking, learning or diagnosis and, sometimes, training in possible alternative problem-solving procedures.
Exercises and Problem
Solving
Exercise, test and practice
prior knowledge
Situations where students are asked to develop the suitable or correct solutions by exercising routines, applying formulae or running algorithms, applying information processing procedures and interpreting the results. It is often used to supplement lectures.
Problem-Based
Learning (PBL)
Develop active
learning through problem solving
Teaching and learning method whose starting point is a problem, designed by the teacher, that the student has to solve to develop a number of previously defined competences.
Project-Oriented Learning
(POL)
Complete a problem-solving project
applying acquired skills and
knowledge
Teaching and learning method where have a set time to develop a project to solve a problem or perform a task by planning, designing and completing a series of activities. The whole thing is based on developing and applying what they have learned and making effective use of resources.
Cooperative Learning
Develop active and meaningful
learning through
cooperation
Interactive approach to the organization of classroom work where students are responsible for their own and their peers’ learning as part of a co-responsibility strategy for achieving group goals and incentives.
This is both one of a number of methods for use and an overall teaching approach, or philosophy.
Learning Contract
Develop independent
learning
An agreement between the teacher and student on the achievement of learning outcomes through an independent work proposal, supervised by the teacher, and to be accomplished within a set period. The essential points of a learning contract are that it is a written agreement, stating required work and reward, requiring personal involvement and having a time frame for accomplishment.
BRIEF DESCRIPTION OF THE ORGANIZATIONAL MODALITIES AND TEACHING METHODS
THEORY CLASSES Explanations and lecture and case studies
PROBLEM-SOLVING CLASSES Problem-based learning
PRACTICAL WORK Exercises and problema solving
INDIVIDUAL WORK Exercises and problema solving
GROUP WORK No
PERSONAL TUTORING On demand
8. Teaching resources
TEACHING RESOURCES
RECOMMENDED READING To be decided based on the background of the students.
WEB RESOURCES To be decided based on the background of the students.
9. S
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Term
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Weekly Presentation Series: Fall Term Learning Guide – Information for Students
1. Description
Grade Máster Universitario en Software y Sistemas
Module Software
Area Software Engineering
Subject Weekly Presentation Series: Fall Term
Type Optional
ECTS credits 4
Responsible department DLSIIS
Major/Section/
Academic year 2014/2015
Term First semester
Language English
Web site http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/en/asigWPSFT.html
2. Faculty We include in the list below faculty members from the IMDEA Software Institute whose teaching permission is currently being considered at UPM, and who will also be involved in the course.
NAME and SURNAME OFFICE email
Manuel Carro Liñares 2303 (ETSIINF) /
026 (IMDEA Software Institute)
Gilles Barthe 368 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Juan Caballero 376 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Boris Köpf 384 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pierre-Yves Strub 348 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pierre Ganty 356 (IMDEA Software Institute) [email protected]
César Sánchez 380 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Alexey Gotsman 378 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pedro López 370 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pavithra Prabhakar 310 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Aleks Nanevski 382 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Michael Emmi 358 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Dario Fiore 372 (IMDEA Software Institute) [email protected]
José Morales 312 (IMDEA Software Institute) [email protected]
3. Prior knowledge required to take the subject
Passed subjects
Other required learning outcomes
Have enough overall knowledge of a wide spectrum of computer science topics in order to follow and understand the research presentations which are made in the seminar. General acquaintance with programming and programming languages is required. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.
4. Learning goals
SUBJECT-SPECIFIC COMPETENCES AND PROFICIENCY LEVEL
Code Competence Level
CEM-3
Aplicar métodos de investigación relevantes a problemas abiertos en el área de la Ingeniería del Software, relacionados tanto con las características peculiares del producto software como con la gestión del desarrollo del mismo.
S
CEM-4 Analizar y evaluar los diferentes paradigmas y enfoques de ingeniería de construcción y gestión de sistemas basados en software.
S
Proficiency level: knowledge (K), comprehension (C), application (A), and analysis and synthesis (S)
SUBJECT LEARNING OUTCOMES
Code Learning outcome Related competences
Profi-ciency level
RA-SE-7
Cada estudiante deberá ser capaz de resumir, de forma articulada y clara, los principales aspectos merecedores de investigación relacionados con los diferentes retos de la ingeniería del software.
CEM-4
S
RA-SE-10
Diseñar experimentos en ingeniería del software
CEM-3 S
5. Subject assessment system
ACHIEVEMENT INDICATORS
Ref Indicator Related to
LR
I1 Identify whether a given problem is or not a software engineering challenge RA-SE-7
I2 Pinpoint flaws in experiments for and papers on software engineering. RA-SE-10
CONTINUOUS ASSESSMENT
Brief description of assessable activities Time Place Weight in grade
Assessment by contact with advisers and instructors in the program 100%
GRADING CRITERIA
Based on maturity and degree of understanding shown by the students.
6. Contents and learning activities SPECIFIC CONTENTS
Unit / Topic / Chapter Related
indicators The IMDEA Software Institute hosts a research presentation every week. All enrolled students are expected to make at least one presentation per semester, and all students are expected to attend all (or, at least, most) presentations. Student advisers may periodically check that students are actually following and understanding the presentations and establishing the right connections (when applicable) with their own field of study in order to assess their maturity, and also check the quality of the presentation.
I1, I2
7. Brief description of organizational modalities and teaching methods
TEACHING ORGANIZATION
Scenario Organizational Modality Purpose
Theory Classes Talk to students
Seminars/Workshops Construct knowledge through student
interaction and activity
Practical Classes Show students what to do
Placements Round out student training in a professional
setting
Personal Tutoring Give students personalized attention
Group Work Get students to learn from each other
Independent Work Develop self-learning ability
TEACHING METHODS
Method Purpose
Explanation/Lecture
Transfer information and activate
student cognitive processes
Known as explanation, this teaching method involves the “presentation of a logically structured topic with the aim of providing information organized according to criteria suited for the purpose”. This methodology, also known as lecture, mainly focuses on the verbal exposition by the teacher of contents on the subject under study. The term master class is often used to refer to a special type of lecture taught by a professor on special occasions
Case Studies
Learning by analyzing
real or simulated
case studies
Intensive and exhaustive analysis of a real fact, problem or event for the purpose of understanding, interpreting or solving the problem, generating hypotheses, comparing data, thinking, learning or diagnosis and, sometimes, training in possible alternative problem-solving procedures.
Exercises and Problem
Solving
Exercise, test and practice
prior knowledge
Situations where students are asked to develop the suitable or correct solutions by exercising routines, applying formulae or running algorithms, applying information processing procedures and interpreting the results. It is often used to supplement lectures.
Problem-Based
Learning (PBL)
Develop active
learning through problem solving
Teaching and learning method whose starting point is a problem, designed by the teacher, that the student has to solve to develop a number of previously defined competences.
Project-Oriented Learning
(POL)
Complete a problem-solving project
applying acquired skills and
knowledge
Teaching and learning method where have a set time to develop a project to solve a problem or perform a task by planning, designing and completing a series of activities. The whole thing is based on developing and applying what they have learned and making effective use of resources.
Cooperative Learning
Develop active and meaningful
learning through
cooperation
Interactive approach to the organization of classroom work where students are responsible for their own and their peers’ learning as part of a co-responsibility strategy for achieving group goals and incentives.
This is both one of a number of methods for use and an overall teaching approach, or philosophy.
Learning Contract
Develop independent
learning
An agreement between the teacher and student on the achievement of learning outcomes through an independent work proposal, supervised by the teacher, and to be accomplished within a set period. The essential points of a learning contract are that it is a written agreement, stating required work and reward, requiring personal involvement and having a time frame for accomplishment.
BRIEF DESCRIPTION OF THE ORGANIZATIONAL MODALITIES AND TEACHING METHODS
THEORY CLASSES Explanations / lectures
PROBLEM-SOLVING CLASSES
PRACTICAL WORK
INDIVIDUAL WORK Understanding the papers presented in the theory lunch and their implications in the paper's area and other areas.
GROUP WORK
PERSONAL TUTORING
8. Teaching resources
TEACHING RESOURCES
RECOMMENDED READING Papers presented in the theory seminar.
WEB RESOURCES Those associated to the papers presented in the theory seminar.
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Weekly Presentation Series: Spring Term
Learning Guide – Information for Students
1. Description
Grade Máster Universitario en Software y Sistemas
Module Systems
Area Data and Information Analysis and Processing
Subject Weekly Presentation Series: Spring Term
Type Optional
ECTS credits 4
Responsible department DLSII
Major/Section/
Academic year 2014/2015
Term Second semester
Language English
Web site http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/en/asigWPSST.html
2. Faculty We include in the list below faculty members from the IMDEA Software Institute whose teaching permission is currently being considered at UPM, and who will also be involved in the course.
NAME and SURNAME OFFICE email
Manuel Carro Liñares 2303 (ETSIINF) /
026 (IMDEA Software Institute)
Gilles Barthe 368 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Juan Caballero 376 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Boris Köpf 384 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pierre-Yves Strub 348 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pierre Ganty 356 (IMDEA Software Institute) [email protected]
César Sánchez 380 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Alexey Gotsman 378 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pedro López 370 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Pavithra Prabhakar 310 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Aleks Nanevski 382 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Dario Fiore 372 (IMDEA Software Institute) [email protected]
Michael Emmi 358 (IMDEA Software Institute) [email protected]
José Morales 312 (IMDEA Software Institute) [email protected]
3. Prior knowledge required to take the subject
Passed subjects
Other required learning outcomes
Have enough overall knowledge of a wide spectrum of computer science topics in order to follow and understand the research presentations which are made in the seminar. General acquaintance with programming and programming languages is required. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.
4. Learning goals
SUBJECT-SPECIFIC COMPETENCES AND PROFICIENCY LEVEL
Code Competence Level
CEM-2 Analizar y sintetizar soluciones a problemas que requieran aproximaciones novedosas para la definición de la infraestructura computacional que permita el procesamiento y el análisis de datos de diversa naturaleza.
A
CEM-7 Evaluar y aplicar as diversas teorías matemáticas y estadísticas, y los procesos, métodos y técnicas disponibles para la extracción y descubrimiento de conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.
A
CEM-8 Aplicar los fundamentos teóricos y matemáticos adecuados al procesamiento y análisis de funciones y datos de diversa naturaleza, y evaluar y diseñar los métodos relacionados con su aplicación en dominios prácticos.
A
Proficiency level: knowledge (K), comprehension (C), application (A), and analysis and synthesis (S)
SUBJECT LEARNING OUTCOMES
Code Learning outcome Related competences
Profi-ciency level
RA-DIAP-4
Conocer ejemplos de aplicaciones reales y tendencias y líneas de investigación
CEM-2, CEM-7 S
RA-DIAP-6
Seleccionar y aplicar métodos de optimización a problemas concretos
CEM-8 A
5. Subject assessment system
ACHIEVEMENT INDICATORS
Ref Indicator Related to
LR
I1 Understanding challenges in a research line RA-DIAP-4
CONTINUOUS ASSESSMENT
Brief description of assessable activities Time Place Weight in grade
Assessment by continuous contact with advisers and instructors in the program. 100%
GRADING CRITERIA
Based on maturity and degree of understanding shown by the students.
6. Contents and learning activities SPECIFIC CONTENTS
Unit / Topic / Chapter Related
indicators
The IMDEA Software Institute hosts a research presentation every week. All enrolled students are expected to make at least one presentation per semester, and all students are expected to attend all (or, at least, most) presentations. Student advisers may periodically check that students are actually following and understanding the presentations and establishing the right connections (when applicable) with their own field of study in order to assess their maturity, and also check the quality of the presentation.
I1
7. Brief description of organizational modalities and teaching methods
TEACHING ORGANIZATION
Scenario Organizational Modality Purpose
Theory Classes Talk to students
Seminars/Workshops Construct knowledge through student
interaction and activity
Practical Classes Show students what to do
Placements Round out student training in a professional
setting
Personal Tutoring Give students personalized attention
Group Work Get students to learn from each other
Independent Work Develop self-learning ability
TEACHING METHODS
Method Purpose
Explanation/Lecture
Transfer information and activate
student cognitive processes
Known as explanation, this teaching method involves the “presentation of a logically structured topic with the aim of providing information organized according to criteria suited for the purpose”. This methodology, also known as lecture, mainly focuses on the verbal exposition by the teacher of contents on the subject under study. The term master class is often used to refer to a special type of lecture taught by a professor on special occasions
Case Studies
Learning by analyzing
real or simulated
case studies
Intensive and exhaustive analysis of a real fact, problem or event for the purpose of understanding, interpreting or solving the problem, generating hypotheses, comparing data, thinking, learning or diagnosis and, sometimes, training in possible alternative problem-solving procedures.
Exercises and Problem
Solving
Exercise, test and practice
prior knowledge
Situations where students are asked to develop the suitable or correct solutions by exercising routines, applying formulae or running algorithms, applying information processing procedures and interpreting the results. It is often used to supplement lectures.
Problem-Based
Learning (PBL)
Develop active
learning through problem solving
Teaching and learning method whose starting point is a problem, designed by the teacher, that the student has to solve to develop a number of previously defined competences.
Project-Oriented Learning
(POL)
Complete a problem-solving project
applying acquired skills and
knowledge
Teaching and learning method where have a set time to develop a project to solve a problem or perform a task by planning, designing and completing a series of activities. The whole thing is based on developing and applying what they have learned and making effective use of resources.
Cooperative Learning
Develop active and meaningful
learning through
cooperation
Interactive approach to the organization of classroom work where students are responsible for their own and their peers’ learning as part of a co-responsibility strategy for achieving group goals and incentives.
This is both one of a number of methods for use and an overall teaching approach, or philosophy.
Learning Contract
Develop independent
learning
An agreement between the teacher and student on the achievement of learning outcomes through an independent work proposal, supervised by the teacher, and to be accomplished within a set period. The essential points of a learning contract are that it is a written agreement, stating required work and reward, requiring personal involvement and having a time frame for accomplishment.
BRIEF DESCRIPTION OF THE ORGANIZATIONAL MODALITIES AND TEACHING METHODS
THEORY CLASSES Explanations / lectures
PROBLEM-SOLVING CLASSES
PRACTICAL WORK
INDIVIDUAL WORK Understanding the papers presented in the weekly sessions and their implications in the paper's area and other areas.
GROUP WORK
PERSONAL TUTORING
8. Teaching resources
TEACHING RESOURCES
RECOMMENDED READING Papers presented in the theory seminar.
WEB RESOURCES Those associated to the papers presented in the theory seminar.
9. S
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