Evaluación

Actividades e instrumentos de evaluación:

a) Proceso y actividades de evaluación programadas

La asignatura consta de las siguientes actividades de evaluación:

- MD0: Exámenes teóricos, donde por cada examen el alumno presencialmente deberá contestar individualmente y por escrito 5 preguntas (para desarrollar en una página máxima) sobre conceptos de aprendizaje computacional vistos en las clases de teoría. Representa el 20% sobre la calificación final, es opcional, individual y recuperable (habrá dos parciales y sus respectivas recuperaciones, sin penalización).

- MD1: Entrega de informe con hasta 3 problemas resueltos, donde cada alumno individualmente hará entrega de un informe escrito de hasta 3 de los 7 problemas vistos en clases de problemas (regresión, clasificación, memorización y clustering). Representa el 25% sobre la calificación final, es opcional, individual y recuperable (sin penalización).

- MD2: Resolución de una práctica con entrega de informe explicando la resolución y los resultados, donde cada grupo compuesto por dos o tres personas (en casos justificados los grupos podrán ser de 1 persona), entregarán el código python, así como un informe de hasta 30 páginas donde describirán las bases de datos, la estrategia que han utilizado para analizar los datos, así como las pruebas con distintos valores de los parámetros que han probado y los resultados que han obtenido con la mejor configuración posible. Se realizará una presentación opcional de cada proyecto. Representa el 25% (código 5% + informe 15% + presentación opcional 5%) sobre la calificación final, es opcional, grupal y es recuperable.

- MD3: Elaboración individual de un repositorio github conla descripción en un informe de hasta 30 páginas del código python y los resultados de un caso concreto de aprendizaje computacional (ya sea regresión, clasificación, clustering o memorización, escogido de aquí: https://www.kaggle.com /search?q=machine+learning), y realización de una presentación opcional donde se describirá con código los datos, los modelos utilizados (con los parámetros que mejor funcionan para los datos), y los resultados del problema escogido. Ejemplos de jupyter notebooks aplicados a casos concretos se pueden encontrar aquí https://datauab.github.io/. Representa un 30% de la calificación final (código 5% + informe 15% + github 5% + presentación opcional 5%), es opcional, individual y NO es recuperable.

A continuación se describe cómo poder aprobar la asignatura con evaluación continuada:

− MD0: Exámenes teóricos individuales

La nota final de teoría se calculará a partir de dos exámenes parciales:

Nota Teoría = (0.5 * Parcial1) + (0.5 * Parcial2)

Parcial1 se realiza a mitad de semestre y sirve para eliminar parte de la materia si es aprobada. Parcial2 se realiza al final del semestre lectivo y sirve para eliminar la parte del temario que viene después de Parcial1.

Estos exámenes pretenden una evaluación individualizada del estudiante con sus capacidades de contestar a 5 preguntas largas (desarrollar hasta ocupar una página de folio máximo) sobre las técnicas explicadas en clase, así como evaluar el nivel de conceptualización que el estudiante ha hecho técnicas vistas.

Para aprobar la parte de teoría de la asignatura haciendo exámenes presenciales, será necesario cumplir dos requisitos:

     será necesario que las notas de los parciales 1 y 2 sean igual o superior a 4.0 (en ambos parciales). En caso de que se saque menos de un 4.0 en alguno de los dos Parciales, deberá volver a realizarse el parcial que corresponda durante el examen de recuperación.
     la nota final de teoría debe ser mayor o igual que 4.0. En caso de que la nota de teoría final no sea igual o superior a 4.0, los estudiantes pueden presentarse al examen de recuperación para ser evaluados de todos los contenidos vistos en la asignatura.

Examen de recuperación (finales de enero o principios de febrero). En este examen se puede recuperar el(los) parcial(es) que no haya(n) superado el 4.0, o recuperar todo el temario en caso de que la nota final de teoría no supere el 4.0.

− MD1: Entrega individual de un informe con hasta 3 problemas resueltos

Los problemas tienen como objetivo provocar que el estudiante entre con los contenidos de la asignatura de forma continuada y, a partir de pequeños problemas, que se familiarice directamente en la aplicación de la teoría. Como evidencia de este trabajo se pide la presentación obligatoria de un portfolio en el que habrá ido guardando los problemas que habrá ido realizando (competencia T04).

Nota Problemas = Evaluación del portfolio con 3 problemas resueltos de los 7 vistos en clase. Pueden recuperarse entregando por Caronte el día del segundo parcial de teoría, sin penalización.

− MD2: Resolución de 1 práctica en grupo

La evaluación del 2 proyecto de prácticas incluirá:

− Evaluación conjunta de cada proyecto (competencia T02): nota única para todos los miembros del grupo de trabajo que valorará el resultado global del proyecto, la calidad del código, la estructura general de la presentación final y los documentos entregados a lo largo del proyecto.

− Evaluación individual (competencia T01): se valorará el trabajo individual a partir de las respuestas a las preguntas en las sesiones de control online, de la presentación final del proyecto online y principalmente de la participación activa en los foros de Caronte. En los casos requeridos por cualquier grupo (en casos de incidencias entre compañeros), se evaluará un breve formulario confidencial calificando la contribución de cada compañero de grupo al resultado final.

La nota del proyecto se calculará según la fórmula:

Nota Prácticas = (0.2 * Programa) + (0.2 * Presentación) + (0.6 * Documentación)

− MD3: Realización de un caso concreto de aprendizaje computacional de la plataforma Kaggle

La evaluación se basará en el código python y la explicación en un informe de hasta 30 páginas del código y resultados que se entregará mediante un repositorio github. La nota del caso kaggle se calculará según la fórmula:

Nota Caso Kaggle = (0.1 * Introducción a la base de datos) + (0.25 * Análisis de los atributos, correlaciones,...) + (0.25 * Descipción del método utilizado, como encontrar los mejores parámetros, comparativa de métodos...) + (0.3 * Descipción de los resultados, matrices de confusión, gráficas de los modelos y datos, ejemplos de falsos positivos/negativos, curvas ROC, ...) +(0.1 * Presentación del repositorio Github)

  Ejemplos de jupyter notebooks aplicados a casos concretos se pueden encontrar aquí https://datauab.github.io/.

  − Evaluación decompetencias transversales

Los exámenes parciales permitirán evaluar su adquisición de hábitos de pensamiento y de trabajo personal (T01 Evaluar de forma crítica y con criterios calidad el trabajo realizado, Nota Teoría). Con Nota Proyecto de prácticas, también se evaluará el trabajo en equipo (T02 Trabajar cooperativamente en un contexto multidisciplinar asume respetando el rol de las diferentes miembros del equipo, Nota Grup). Con la realización de los problemas y la realización de un caso Kaggle, se evaluará la adquisición de hábitos para solucionar una tarea predeterminada con unos valores de datos totalmente diferentes a los vistos en clase (T04 Utilizar eficazmente la bibliografía y los recursos electrónicos para obtener información, Nota Problemas y Caso Kaggle).

La nota final de la asignatura se obtiene combinando la evaluación de estas 4 actividades de la siguiente forma:

Nota Final = (0.20 * Teoría) + (0.25 * Práctica) + (0.25 * Problemas) + (0.30 * Caso Kaggle)

Adicionalmente, se organizará una Datathon para toda la clase, donde se podrá alcanzar hasta 1.0 puntos extra para quedar entre los primeros en la competición que se realizará el último día del curso, participación opcional.

Condiciones para aprobar:

Todas las actividades evaluativas son opcionales, para aprobar la asignatura es necesario que la suma de la evaluación de cada una de las actividades supere los 5 puntos. En caso de no superar la asignatura, la nota numérica del expediente será el valor menor entre 4.5 y lamedia ponderada de las notas alcanzadas:

•      La nota final de teoría MD0 debe ser mayor o igual que 4.0 para poder sumar la parte de teoría a la nota final de la asignatura.
•      La nota del proyecto MD2 debe ser mayor o igual que 5.0 para poder sumar la parte de la práctica a la nota final de la asignatura.
•      La nota final de la asignatura debe ser mayor o igual que 5.0 para poder aprobar la asignatura.

Si el alumno se presenta a algún examen o si entrega alguna práctica, ya no podrá ser evaluado como "No Evaluable" en caso de que no se presente a ninguna de las otras evaluaciones, sino que se le calculará la nota final a partir de aquellas evaluaciones continuadas en las que se haya presentado.

b) Programación de actividades de evaluación

Las fechas de evaluación continua y entrega de trabajos se publicarán en el Caronte (http://caronte.uab.cat/), en el espacio de esta asignatura y pueden estar sujetos a cambios de programación por motivos de adaptación a posibles incidencias ; siempre se informará a caronte.uab.cat sobre estos cambios ya que esta plataforma se convertirá en el mecanismo habitual de intercambio de información entre profesor y estudiantes.

c) Proceso de recuperación

El estudiante puede presentarse a la recuperación siempre que se haya presentado a un conjunto de actividades que representen un mínimo de dos terceras partes (4 actividades de evaluación sobre 7 total: 2 exámenes de teoría parciales; 1 evaluación de la práctica; 3 entregas de problemas, y 1 entrega del caso kaggle) de la calificación total de la asignatura.

De éstos, se podrán presentar a la recuperación aquellos estudiantes que tengan como media detodas las actividades de la asignatura una calificación superior a 3.0.

Hay que teneren cuenta que la Resolución del Caso Kaggle (MD3) no es recuperable.

d) Procedimiento de revisión de las calificaciones

Para cada examen teórico individual, se indicará un lugar, fecha y hora de revisión en la que el estudiante podrá revisar la actividad con el profesor. En este contexto, se podrán realizar reclamaciones sobre la nota de la actividad, que serán evaluadas por el profesorado responsable de la asignatura. Si el estudiante no se presenta a esta revisión, no se revisará posteriormente esta actividad.

e) Calificaciones

Matrículas de Honor: Se concederán Matrículas de Honor a decisión del profesorado responsable de la asignatura, hasta llegar al cinco por ciento o fracción de los alumnos matriculados en todos los grupos de docencia de la asignatura. La normativa de la UAB indica que las MH sólo podrán otorgarse a estudiantes que hayan obtenido una calificación final igual o superior a 9.00.

No evaluable: Un estudiante se considerará no evaluable (NA) si no se ha presentado en ninguno de los exámenes parciales ni en ninguna de las 2 evaluaciones de las prácticas.

f) Irregularidades por parte del estudiante, copia y plagio

Sin perjuicio de otras medidas disciplinarias que se estimen oportunas, se calificarán con un cero las irregularidades cometidas por el estudiante que puedan conducir a una variación de la calificación de un acto de evaluación. Por tanto, la copia, el plagio, el engaño, dejar copiar, etc. en cualquiera de las actividades de evaluación supondrá suspenderla con un cero. Las actividades de evaluación calificadas de esta forma y por este procedimiento no serán recuperables. Si es necesario superar cualquiera de estasactividades de evaluación paraaprobar la asignatura, esta asignatura quedará suspendida directamente, sin oportunidad de recuperarlaen el mismo curso. Estas irregularidades incluyen, entre otras:

     la copia total o parcial de una práctica, informe, o cualquier otra actividad de evaluación;
     dejar copiar;
     presentar un trabajo de grupo no realizado íntegramente por los miembros del grupo (aplicado a todos los miembros, no sólo a los que no han trabajado);
     presentar como propios materiales elaborados por un tercero, aunque sean traducciones o adaptaciones, y en general trabajos con elementos no originales y exclusivos del estudiante;
     tener dispositivos de comunicación (como teléfonos móviles, smart watches, bolígrafos con cámara, etc.) accesibles durante las pruebas de evaluación teórico-prácticas individuales (exámenes);
     hablar con compañeros durante las pruebas de evaluación teórico-prácticas individuales (exámenes);
     copiar o intentar copiar de otros alumnos durante las pruebas de evaluación teórico-prácticas (exámenes);
     usar o intentar usar escritos relacionados con la materia durante la realización de las pruebas de evaluación teórico-prácticas (exámenes), cuando éstos no hayan sido explícitamente permitidos.

La nota numérica del expediente será el valor menor entre 3.0 y la media ponderada de las notas en caso de que el estudiante haya cometido irregularidades en un acto de evaluación (y por tanto no será posible el aprobado por compensación). En ediciones futuras de esta asignatura, al estudiante que haya cometido irregularidades en un acto de evaluación no se le convalidaráninguna de las actividades de evaluación realizadas.

Enresum: copiar, dejar copiar o plagiar (o el intento de) en cualquiera de las actividades de evaluación equivale a un SUSPENSO, no compensable ni recuperable y sin convalidaciones de partes de la asignatura en cursos posteriores.

g) Evaluación de los estudiantes repetidores

A partir de la segunda matrícula, la evaluación de la asignatura consistirá en el examen teórico individual, añadiendo las notas correspondientes a las MD obtenidas la primera vez que el estudiante se ha matriculado de la asignatura, siempre que las notas de prácticas MD2 sean superiores o iguales a 5.0.

Para poder optar a esta evaluación diferenciada, el estudiante repetidor debe pedirlo al profesor a más tardar hasta la semana 5.

h) Evaluación única

La evaluación única de la asignatura constará de las siguientes actividades de evaluación que será necesario entregar el día del segundo parcial del examen de teoría:

- MD0, evaluación de la teoría, 30% sobre la calificación final, recuperable.

- MD1, entrega de los problemas, 30% sobre la calificación final, recuperable.

- MD3, entrega del caso Kaggle (repositorio github), 40% sobre la calificación final, no recuperable.

Para MD0 y MD1, se aplicará el mismo sistema de recuperación que para la evaluación continua: se podrá realizar el examen de recuperación de teoría, y entregar los problemas a través de Caronte durante el mismo día de la recuperación de la teoría.

Además, la revisión de la calificación final sigue el mismo procedimiento que para la evaluación continua.