Programación
Código: 106932 Créditos ECTS: 6| Titulación | Tipo | Curso | Semestre |
|---|---|---|---|
| 2503743 Gestión de Ciudades Inteligentes y Sostenibles | FB | 1 | 2 |
Contacto
- Nombre:
- Carles Ferrer Ramis
- Correo electrónico:
- carles.ferrer@uab.cat
Idiomas de los grupos
Puede consutarlo a través de este enlace. Para consultar el idioma necesitará introducir el CÓDIGO de la asignatura. Tenga en cuenta que la información es provisional hasta el 30 de noviembre del 2023.
Equipo docente
- Raimon Casanova Mohr
- Carlos Casado Martinez
Prerrequisitos
Conocimientos básicos de informática.
Objetivos y contextualización
En esta materia se introducirán los conceptos básicos relativos a las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) como herramientas para el desarrollo de aplicaciones de gestión de las ciudades, así como nociones básicas de algorítmica y programación de aplicaciones.
Resultados de aprendizaje
- SM07 (Habilidad) Resolver problemas sencillos para la gestión de las ciudades mediante aplicaciones informáticas que procesen y extraigan información de datos geoespaciales.
- SM08 (Habilidad) Utilizar las técnicas de análisis de algoritmos y programa para diseñar nuevas soluciones algorítmicas basadas en la idea de recursividad o de técnicas específicas de diseño de algoritmos.
Contenido
1. Introducción a la programación
- Variables y tipos de datos
- Operadores aritméticos y lógicos
- Precedencia de operadores
2. Estructuras de control.
- Condicionales (if/else, switch/case)
- Bucles (while, for, do while)
3. Funciones y acciones/procedimentos
4. Tipos estructurados de datos
- Arrays
- Objectos/tuplas
5. Esquemas algorítmicos (búsqueda y recorrido)
6. Ficheros
Metodología
La metodología docente estará basada en tres tipos de actividades:
- Actividad dirigida: clases teóricas, prácticas y de análisis de problemas.
- Actividad supervisada: asistencia a tutorías y realización de ejercicios con seguimiento pautado.
- Actividad autónoma: parte de estudio del alumnado y resolución de casos, individualmente o en grupo.
Para poder realizar una correcta evaluación de las competencias transversales correspondientes a la asignatura, se propondrá al alumnado la realización de un trabajo conjunto. Esta actividad les permitirá desarrollar las competencias transversales relacionadas con el trabajo grupal (T01), haciéndose responsables de las tareas asignadas, respectando el rol de los diferentes miembros del equipo y evaluando entre ellos de manera crítica el trabajo realizado (T05).
La forma de comunicación preferente con el alumnado será el campus virtual combinado con el correo institucional de la UAB.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Actividades
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Tipo: Dirigidas | |||
| Clases de teoria | 26 | 1,04 | SM07, SM08, SM07 |
| Problemas y prácticas | 24 | 0,96 | SM07, SM08, SM07 |
| Trabajo autónomo | 76 | 3,04 | SM07, SM08, SM07 |
Evaluación
1. Pruebas de evaluación continuada
Hay dos pruebas que incluyen los cinco bloques de materia (1,2 en la primera prueba y 3, 4,5 a la segunda prueba).
| Pruebas de evaluación continua | Peso nota evaluación continua | Nota mínima para promediar |
| 1-2 Introducciön programación, estructuras de control. | 50% | 3,5 |
| 3-5 Funciones y procedimentos, estructuras de datos, esquemas algorítmicos. | 50% | 3,5 |
2. Nota final de la evaluación
| Nota final | Peso nota final |
| Evaluación continua | 60% |
| Evaluación continua | 10% |
| Prácticas | 30% |
3. Se considera aprobado todo aquel que:
- tenga nota final igual / superior a 5 y
- tenga las prácticas aprobadas (mínimo tener un 5) y
- no le quede ninguna prueba de la evaluación continua por debajo de la nota mínima (4.0) para hacer promedio.
4. Evaluación de las prácticas
Se harán un total 5 prácticas donde se pedirá llevar preparado de casa el algoritmo de la cada una de ellas que contará un 10% de la nota de la práctica.
5. Las recopilaciones de clase no se pueden recuperar.
6. Habrá un examen final de los dos bloques de teoría destinado a recuperar la parte no superada de la evaluación continua.
7. Al inicio de curso académico, en caso de que sea posible, se notificará si hay convalidación de prácticas. Caso de estar, la convalidación de prácticas noméses realizará a aquellos alumnos que lo soliciten y hayan aprobado las prácticas en el curso anterior. El peso de la evaluación continuada en la nota final, en los alumnos con convalidación de prácticas, pasa a ser el 90%.
8. Las fechas de evaluación continua se fijan a inicio de curso y no tienen fecha alternativa de recuperación en caso de inasistencia. Caso de producirse algún cambio de programación por motivos de adaptación a posibles incidencias, siempre se informará en el campus virtual sobre estos cambios.
9. Sin perjuicio de otras medidas disciplinarias que se estimen oportunas, y de acuerdo con la normativa académica vigente, las irregularidades cometidas por un estudiante que puedan conducir a una variación de la calificación se calificarán con un cero (0). Por ejemplo, plagiar, copiar, dejar copiar, ..., una actividad de evaluación, implicará suspender esta actividad de evaluación con un cero (0). Las actividades de evaluación calificadas de esta forma y por este procedimiento no serán recuperables. Si es necesario superar cualquiera de estas actividades de evaluación para aprobar la asignatura, esta asignatura quedará suspendida directamente, sin oportunidad de recuperarla en el mismo curso.
10. Casos no evaluables
En caso de que no se haga ninguna entrega, no se asista a ninguna sesión de laboratorio y no se haga ningún examen, la nota correspondiente será un "no evaluable". En otro caso, los "no presentados" computan como un 0 para el cálculo de la media ponderada que, como máximo, será 4,5. Es decir, la participación en alguna actividad evaluada implica que se tengan en cuenta los "no presentados" en otras actividades como ceros. Por ejemplo, una ausencia en una sesión de laboratorio implica una nota de cero para aquella actividad.
11. Matrículas de honor
Las matrículasde honor se concederán a quienes obtengan una nota superior o igual a 9,5 en cada parte, hasta el 5% de los matriculados según orden descendente de nota final. A criterio del profesorado, también se podrán conceder en otros casos.
12. Evaluación única
No se prevé evaluación única.
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Actividades de prácticas | 30% | 10 | 0,4 | SM08 |
| Activitats supervisades | 10% | 10 | 0,4 | SM07, SM08 |
| Pruebas de evaluación | 60% | 4 | 0,16 | SM07, SM08 |
Bibliografía
- A. Prieto, A. B. Prieto. Conceptos de informática. Ed. Mc Graw Hill, 2005.
- Mark Lutz. Learning Python, Fourth Edition. Ed. O'Reilly Media, Inc., 2009.
Software
Python IDLE