Titulació | Tipus | Curs |
---|---|---|
2500241 Arqueologia | OB | 3 |
Podeu consultar aquesta informació al final del document.
Els propis que marca la normativa del grau. S’aconsella un mínim de coneixement de matemàtiques, a nivell de secundaria: regles bàsiques aritmètiques (incluent arrels quadrades, logaritmes), concepte de equació i funció. Competència informàtica a nivell d' usuari/a.
Encara que la majoria d'arqueòlegs i arqueòlogues no ho cregui, l'arqueologia és una disciplina matemàtica (segons va dir en el seu moment David Clarke), en peus d'igualtat amb la química, la física, etc. És a dir, per resoldre problemes arqueològics hem d'utilitzar mètodes de raonament desenvolupats en llenguatge matemàtic. La dificultat està en què la majoria d'estudiants “de lletres” no saben matemàtiques. Encara que existeixen molts programes informàtics que haguessin d'ajudar-nos a aplicar aquestes matemàtiques, la veritat és que el seu ús sembla ser massa complicat per qui no té els coneixements necessaris. Per això s'ha programat aquesta assignatura, que segueix pas a pas exemples fàcils de seguir de totes les tècniques emprades en arqueologia, documentant de manera esquemàtica, intuïtiva, simple i directa totes les funcions estadístiques que poguessin arribar a ser útils per a arqueòlegs i arqueòlogues. La introducció a les tècniques estadístiques no està basada en fórmules, sinó que s'explica per a què serveixen els càlculs que realitza un programa informàtic. El curs està dissenyat especialment per a aquells/aquelles estudiants d'arqueologia que pretenen convertir-se en futurs professionals de la nostra disciplina, que no només no tenen ni idea de les matemàtiques, sinó que van aprendre a odiar-les en els seus anys d'escola. Nombres apareixeran en gran quantitat, però les operacions (aritmètiques, algebraiques, etc.) s'obviaran i seran substituïdes per explicacions intuïtives del que es pretén amb aquestes tècniques.
Temàticament, l'assignatura consisteix en una introducció a l'estadística clàssica, discutint inicialment la naturalesa quantitativa de les dades i mesuraments arqueològics, presentant les estadístiques descriptives més usuals i introduint als estudiants als procediments d'inferència estadística, tals com les proves qualitatives per a taules de contingència, anàlisi de variància, estudi de correlacions entre variables, etc. El curs presenta les bases dels estudis mètrics de classificació i de l'anàlisi multidimensional, sense deixar de costat un breu examen a la geoestadística i l'anàlisi estadística de sèries temporals.
Introducció a la Quantificació en Ciències Socials i Arqueologia. Que vol dir “Estadística”? Per què és tant important. L’execrable món dels Números. Observació, Mesura i Quantificació. Mesura de l' espai i del Temps en Arqueologia De mesures a dades. Representació i Codificació de la informació arqueològica. Bases de Dades. Presentació de un estudi de cas. Cronologies absolutes. Pràctiques amb OxCal El concepte de variabilitat. Mesura de la Variabilitat. Mesura de la variabilitat. Histogrames i Estadística Unidimensional Què es atzar? L’ importància de la aleatorietat. Disseny estadístic de una investigació. Contrastació estadística de models i Proves d'Hipótesi Taules de Contingència i Anàlisi de Correspondències. Prova t de Student. Comparació Variables Qualitatives i Quantitatives Anàlisi de Variança. El concepte de correlació El concepte de regressió lineal i no lineal Introducció a l'Anàlisi de Components Principals Mesura de la Semblança. Introducció a l’ us de la distància Euclídea Anàlisi de grups i dendrogrames (Cluster Analysis) Classificació i Tipologia. Debat Teòric Repàs general de totes les tècniques estadístiques utilitzades alllarg del curs Arqueologia i Estadística. Debat Teòric |
Títol | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
---|---|---|---|
Tipus: Dirigides | |||
Introducció teòrica als conceptes bàsics de la estadística | 20 | 0,8 | 2, 9 |
Presentació i Discusió de les Tècniques estadístiques | 15 | 0,6 | 2, 9 |
Resolució de casos reals i simulats | 5 | 0,2 | 5 |
Tipus: Supervisades | |||
Utilització de Software i programari específic | 20 | 0,8 | 1, 2, 10 |
Tipus: Autònomes | |||
Resolucio problemes | 90 | 3,6 | 1, 2, 3, 10 |
ACTIVITAT DIRIGIDA 40% Assistència a classes teòriques dirigides per el/la professor/a. Assistència a sessions de seminaris i pràctiques amb ordinadors i programari esopecífic dirigides per el/la professor/a. les classes es fan en aula especial d'informàtica. Lectura comprensiva de textos.
ACTIVITAT AUTÒNOMA 55% Estudi personal. Utilització de programari informàtic. Per a aquest curs s'ha triat un programa informàtic molt particular: PAST –Paleontological Statistics-, original de Øyvind Hammer, D.A.T. Harper and P.D. Ryan. Existeixen molts i molt complets programes per realitzar càlculs estadístics, PAST té avantatges: és gratuït i els estudiants poden descarregar-ho lliurement d'internet i instal·lar-ho en els seus ordinadors personals (http://folk.uio.no/ohammer/past); el programa està ajustat al seu ús en paleontologia i arqueologia. Això significa que inclou algunes funcions que no apareixen en programes d'ús general (com cladística, seriació, morfometria i comparació estratigràfica). Igualment, no inclou funcions rarament usades en les nostres disciplines, la qual cosa permet al programa ser més ajustat i menys confús. PAST és fàcil d'usar, i apropiat per als cursos introductoris de paleontologia i arqueologia quantitatives. s'exigeix als alumnes que tinguin un PenDrive USB per carregar les dades que es distribueixen. Treball d'anàlisi de dades amb materials que els estudiants podran descarregar a l'inici de curs. Es aconsellable que els alumnes tinguin un ordinador pròpi per tal de fer les activitats autònomes amb el programari lliure recomenat. Consulta de bibliografia especialitzada. una part de la documentació està en anglès.
AVALUACIÓ 5% Realització de proves escrites |
Revisió de resultats
Nota: es reservaran 15 minuts d'una classe, dins del calendari establert pel centre/titulació, per a la complementació per part de l'alumnat de les enquestes d'avaluació de l'actuació del professorat i d'avaluació de l'assignatura/mòdul.
Títol | Pes | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
---|---|---|---|---|
Avaluacio continua. Treballs setmanals | 20 | 0 | 0 | 1, 2, 7, 9, 10 |
Primer Treball | 35 | 0 | 0 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10 |
Segon Treball | 45 | 0 | 0 | 1, 2, 4, 6, 8, 9, 10 |
Aquesta assignatura/mòdul no preveu el sistema d’avaluació única.
Els deures, activitats i participació a classe es realitzaran a través de fòrums, wikis i/o discussions d’exercicis a través de Videoconferència, Moodle, Teams, etc. El professorat vetllarà perquè l'estudiant hi pugui accedir o li oferirà mitjans alternatius, que estiguin al seu abast.
Avaluació no presencial en tots els casos.
(1) Realització de l' anàlisi estadístic exhaustiu d' un cas d'estudi al llarg del curs. Parts d'aquest anàlisi s' hauran de lliurar cada setmana. Lliurament (avaluable) de tot l' estudi de cas, integrant els exercicis setmanals corregits la segona setmana de desembre. El lliurament podrà fer-se de manera telemàtica, utilitzant el mecanisme que comuniqui el professorat en cada cas.
(2) Treball final sobre un nou cas arqueològic proposat pel professor. Les dades es comenten a classe i bona part dels càlculs també, durant l' ultima setmana de curs al desembre. A continuació, i de manera individual, les i les alumnes elaboraran un treball escrit individual de una extensió de 25-30 explicant les tècniques estadístiques més adients per resoldre la problemàtica plantejada per aquest cas. El treball s' haurà de lliurar al gener. El lliurament podrà fer-se de manera telemàtica, utilitzant el mecanisme que comuniqui el professorat en cada cas.
Tots els treballs escrits presentats pels alumnes per a la seva avaluació, son re-avaluables. Aquesta decisió es prendrà a cada cas desprès de una entrevista personalitzada (per via presencial o be per mitjans telemàtics) i una tutoria amb el professor. Aquesta tutoria hauria de servir per comentar la qualitat del treball presentat i els principals errors. No és obligatòria en tots els cassos,només quan l’ alumne tingui intenció de demanar la re-avaluació. La data de lliurament de la re-avaluació i les seves característiques particulars també es prendrà cas per cas, i de comú acord entre el professor i l'estudiant.
AVALUACIÓ CONTINUADA: Exercicis setmanals i comentaris de text (20%). Primer estudi de cas (35%). Segon estudi de cas (Treball Final): (45%).
L’estudiant rebrà la qualificació de No avaluable sempre que no hagi lliurat un dels dos treballs principals exigits per a l' avaluació.
En cas que l’estudiant realitzi qualsevol irregularitat que pugui conduir a una variació significativa de la qualificació d’un acte d’avaluació, es qualificarà amb 0 aquest acte d’avaluació, amb independència del procés disciplinari que s’hi pugui instruir. En cas que es produeixin diverses irregularitats en els actes d’avaluació d’una mateixa assignatura, la qualificació final d’aquesta assignatura serà 0.
MANUALS DE REFERENCIA:
Victor M. Fernández-Martínez. Arqueo-Estadística. Métodos cuantitativos en Arqueología. AlianzaEditorial.
ALBERTI, Gianmarco, 2024,From data to Insight. A beginners Guide to Cross tabulation Analysis. Routledge
BANNING, E., 2020, The Archaeologist's Laboratory: The Analysis of Archaeological Evidence. Springer. (Interdisciplinary Contributions to Archaeology)
HAMMER,O., HARPER,D., 2005, Paleontological Data Analysis. Blackwell.
GILLINGS, M., HACIGÜZELLER, P., LOCK, G., 2020, Archaeological Spatial Analysis: A Methodological Guide. Routledge.
BARCELO, J.A., MORELL, B., 2020, Métodos cronométricos en Arqueología, historia y paleontología. Editorial Dextra. Madrid
CASTIELLO, M., 2022, Computational and machine Learning Tools for Archaeological Site Modeling. Springer. SBN-13: 978-3030885663
NAKOINTZ,O., KNITTER,D., 2018, Modelling human behavior in landscape. Springer, SBN-13: 978-3319805931
BARCELÓ, J.A., BOGDANOVIC, I., 2015, Mathematics and Archaeology. CRC Press.
BIBLIOGRAFIA ADICIONAL
ABELSON, R.P.., 1998, La estadística razonada: reglas y principios. Buenos Aires: Paidos.
ALDRED, O., 2022, The archaeology of moviment. Routledge ISBN-13: 978-0367195397
ARNOLD,T., TILTON,L., 2015, Humanities Data in R: Exploring Networks, geospatial Data, Images and text. Springer. ISBN-13: 978-3319207018
BARCELÓ, J.A:, 2009, Computational Intelligence in Archaeology. Information Science reference, IGI Group. Inc.
BAXTER, M.J., 2003, Statistics in Archaeology. London, Arnold Publ.
BAXTER,M.J., 1994, Exploratory Multivariate Analysis in Archaeology. Edinburgh University Press.
BEVAN, A., LAKE, M., 2016, Computational Approaches to Archaeological Spaces (UCL Institute of Archaeology Publications Book 60)
Carlson, D.L., 2017, Quantitative Methods in Archaeology Using R (Cambridge Manuals in Archaeology)
CHAMBERLAIN, D., 2006, Demography in Archaeology. Cambridge University press.
CLARK, A.E., GINGERICH, J.A. 2022, Intrasite Spatial Analysis of mobile and Semisendentary peoples. University of Utah press. · ISBN-13 : 978-1647690441
COLEMAN, S., COLLINS,P., 2020, LOCATING THE FIELD: Space, place and context in Anthropology. Routledge. ASA Monograph. ISBN-13: 978-1845204020
CONNOLLY, J., LAKE, M., 2009, Sistemas de Información geográfica aplicados a la Arqueología. Ediciones Bellaterra
DAEMS,D., 2021, Social complexity and complex systems in Archaeology. Routledge, BN-13: 978-0367590536
DE SMITH, M.J., GOODCHILD, M., LONGLEY, P., 2009, Geospatial Analysis. Winchelsea Press. (www.spatialanalysisonline.com)
DE VAUX, VELLEMAN, BOCK, Stats: Data and Models (3 edición). Pearson, Addison-Wesley (con ejercicios y programas para estudiantes: http://www.pearsonhighered.com/educator/product/Stats-Data-and-Models/0321692551.page
DJINDJIAN,F., 1992, Les méthodes pour l’Archéologie. Paris: Armand Colin
FORTE,M., CAMPANA,S., 2018, Digital Methods and Remote sensing in Archaeology. Springer ISBN-13: 978-3319821474
FLETCHER,M., LOCK,G., 1992, Digging Numbers. Elementary Statistics for Archaeologists. Oxford Archaeological Commitee.
GARTSKI, K., 2020, Digital Innovations in European Archaeology. Routledge. ISBN-13: 978-1108744126
GROSSMANN, D.R., 2021, Insights into Social Inequality: A quantitative study of neolithic to early Medieval Societies. Sidestone Press. · ISBN-13 : 978-9088909771
HUVILA, I., 2020, Archaeology and Archaeological Information in the Digital Society. Routledge. ISBN BN-13: 978-0367590536
KAMERMANS, H., LEUSEN, M.J., VERHAGEN , P., 2009, Archaeological Prediction and Risk Management. Leiden University
KROONENBERG, P. 2022, Multivariate Humanities, Springer (SBN-13: 978-3030691523)
LEE LYMAN, R., 2008, Quantitative Paleozoology. Cambridge University Press.
LOCK, G., 2003, Using Computers in Archaeology. Routledge, London.
MCCALL, G.S., 2018, Strategies for Quantitative Research: Archaeology by Numbers. Routledge.
ORTON,C., 1980, Matemáticas para Arqueólogos Alianza Editorial (AU522)
READ, D., 2007, Artifact Classification. Left Coast press.
SAQUALI, M., VAN DER LINDEN, M., 2019, Integrating Qualitative and Social Science factors in Archaeological modelling. Springer SBN-13: 978-3030127220
SELLIER, P., 2021, Quantifying the deads: Using bone counts and Mortality profiles in Burial Archaeology. Oxbow Books · ISBN-13 : 978-1789252903
SOBKOWIAK-TABAKA,I., 2022, Quantifying Stone age movility Springer SBN-13: 978-3030943677
SHENNAN,S., 1992, Arqueología Cuantiativa. Barcelona, Ed. Crítica.
VANPOOL, T.L., Y ROBERT D. LEONARD, 2010,Quantitative Analysis in Archaeology. Wiley.
ZIMMERMAN, L., GREEN, 2007, W., The Archaeologist’s Toolkit. (7 vol.) Altamira Press.
PAST. https://www.nhm.uio.no/english/research/infrastructure/past/ (Sobre Windows i sobre Mac)
OxCal. https://c14.arch.ox.ac.uk/oxcal.html
ChronoModel. https://chronomodel.com/ https://github.com/Chronomodel/chronomodel/releases/tag/v2.0.18
R. https://www.r-project.org/
Nom | Grup | Idioma | Semestre | Torn |
---|---|---|---|---|
(PLAB) Pràctiques de laboratori | 11 | Català | primer quadrimestre | matí-mixt |
(PLAB) Pràctiques de laboratori | 12 | Català | primer quadrimestre | matí-mixt |
(PLAB) Pràctiques de laboratori | 13 | Català | primer quadrimestre | matí-mixt |
(PLAB) Pràctiques de laboratori | 14 | Català | primer quadrimestre | matí-mixt |
(TE) Teoria | 1 | Català | primer quadrimestre | matí-mixt |