Guía docente de la asignatura
(2444) INFORMÁTICA

Curso académico 2024/2025

  1. Identificación
    1. De la asignatura
    2. Curso Académico
      2024/2025
      Titulación
      GRADO EN FÍSICA
      Nombre de la asignatura
      INFORMÁTICA
      Código
      2444
      Curso
      PRIMERO
      Carácter
      FORMACIÓN BÁSICA
      Número de grupos
      1
      Créditos ECTS
      6.0
      Estimación del volumen de trabajo
      150.0
      Organización temporal
      1º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte
      Español
      Curso Académico 2024/2025
      Titulación

      GRADO EN FÍSICA

      Nombre de la asignatura INFORMÁTICA
      Código 2444
      Curso PRIMERO
      Carácter FORMACIÓN BÁSICA
      Número de grupos 1
      Créditos ECTS 6.0
      Estimación del volumen de trabajo 150.0
      Organización temporal 1º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte Español

    3. Del profesorado: Equipo docente
      • RUIZ GARCIA, ALBERTO Docente: GRUPO 1 Coordinación de los grupos: GRUPO 1 Coordinador de la asignatura

        Categoría

        PROFESORES TITULARES DE UNIVERSIDAD

        Área

        LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMÁTICOS

        Departamento

        INFORMÁTICA Y SISTEMAS

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        aruiz@um.es Tutoría electrónica:

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

        Duración:
        C1
        Día:
        Lunes
        Horario:
        16:00-18:00
        Lugar:
        868884635, Facultad de Informática B1.2.012 (DESPACHO RUIZ GARCIA, ALBERTO 2.09)
        Observaciones:
        No consta
        Duración:
        C2
        Día:
        Lunes
        Horario:
        12:00-14:00
        Lugar:
        868884635, Facultad de Informática B1.2.012 (DESPACHO RUIZ GARCIA, ALBERTO 2.09)
        Observaciones:
        No consta
      • LOSADA DEL OLMO, JUAN JESUS Docente: GRUPO 1 Coordinación de los grupos:

        Categoría

        INVESTIGADOR/A PREDOCTORAL (SÉNECA)

        Área

        LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMÁTICOS

        Departamento

        No consta

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        juanjesus.losada@um.es Tutoría electrónica: No

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

      • RAGUNI, GIUSEPPE Docente: GRUPO 1 Coordinación de los grupos:

        Categoría

        PROFESOR CONTRATADO PARA SUSTITUCIONES

        Área

        ASTRONOMÍA Y ASTROFÍSICA

        Departamento

        FÍSICA

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        giuseppe.raguni@um.es Tutoría electrónica: No

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

  2. Presentación
  3. Esta asignatura explica los conceptos básicos de la programación y ofrece una introducción a las principales herramientas de cómputo científico El objetivo es capacitar al alumno para que pueda resolver por sí mismo problemas sencillos de cálculo numérico y simbólico como los que va a encontrar en sus estudios

  4. Condiciones de acceso a la asignatura
    1. Incompatibilidades
    2. No constan

    3. Requisitos
    4. No constan

    5. Recomendaciones
    6. Conocimientos esenciales: matemáticas y física del bachillerato

      Conocimientos recomendables: manejo básico del ordenador

  5. Competencias
    1. Competencias básicas
      • CB2: Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
      • CB5: Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

    2. Competencias de la titulación
      • CG5: Adquirir destreza en el manejo de técnicas informáticas y programación en el ámbito de la física.
      • CG7: Desarrollar habilidades para la resolución de problemas aplicando los conocimientos teórico-prácticos adquiridos, en contextos académicos o profesionales.
      • CG13: Desarrollar el razonamiento crítico que repercuta en las posibles soluciones a los problemas.
      • CE2: Comprender y dominar el uso de los métodos matemáticos y numéricos más comúnmente utilizados. (Destrezas en resolución de problemas y destrezas matemáticas).
      • CE3: Ser capaz de realizar lo esencial de un proceso / situación y establecer un modelo de trabajo del mismo; el graduado debería ser capaz de realizar las aproximaciones requeridas con el objeto de reducir el problema hasta un nivel manejable; pensamiento crítico para construir modelos físicos. (Destrezas de modelado y de resolución de problemas).
      • CE7: Ser capaz de interpretar cálculos de forma independiente, aún cuando sea necesario un ordenador pequeño o uno grande, el graduado debería ser capaz de desarrollar programas de software. (Destrezas de resolución de problemas y destrezas informáticas).
      • CE9: Ser capaz de iniciarse en nuevos campos a través de estudios independientes. (Capacidad de aprender a aprender).
      • CE14: Ser capaz de comparar nuevos datos experimentales con modelos disponibles para revisar su validez y sugerir cambios con el objeto de mejorar la concordancia de los modelos con los datos. (Destrezas de modelación).

    3. Competencias transversales y de materia
      • Conocer los fundamentos de la programación
      • Familiarizarse con un entorno de cálculo científico
      • Ser capaz de realizar simulaciones físicas y resolver problemas matemáticos mediante el ordenador
      • CT3: Ser capaz de gestionar la información y el conocimiento en su ámbito disciplinar, incluyendo saber utilizar como usuario las herramientas básicas en TIC
      • CT4: Considerar la ética y la integridad intelectual como valores esenciales de la práctica profesional
      • CT6: Ser capaz de trabajar en equipo y relacionarse con otras personas del mismo o distinto ámbito profesional
      • CT7: Desarrollar habilidades de iniciación a la investigación

  6. Contenidos
    1. Teoría
    2. Bloque 1: Fundamentos de Programación

      Tema 1: Introducción a al programación: concepto de algoritmo

      Tema 2: Evaluación de expresiones: variables, tipos y expresiones básicas

      Tema 3: Control: instrucciones de repetición y ejecución condicional

      Tema 4: Contenedores: tuple, list, set, array, dictionary, string, DataFrame

      Tema 5: Definición de funciones

      Tema 6: Arrays

      Tema 7: Gráficas

      Tema 8: Definiciones recursivas

      Bloque 2: Herramientas de Cálculo Científico

      Tema 9: Introducción a la computación científica

      Tema 10: Análisis de datos. Input/output. Ajustes.

      Tema 11: Elaboración de gráficas

      Tema 12: Métodos numéricos. EDOs. Montecarlo.

    3. Prácticas
      • Práctica 1: Ejercicios de programación

        En las clases prácticas realizaremos ejercicios de programación en el ordenador, se propondrán ejercicios adicionales para hacer en casa y se aclararán las dudas que hayan surgido durante la semana anterior. De esta forma se realiza una evaluación continua y se intenta evitar el abandono de los alumnos. A lo largo del curso el alumno deberá recoger en un cuaderno todos los ejercicios y programas realizados.

        Relacionado con:
        • Bloque 1: Fundamentos de Programación
        • Tema 1: Introducción a al programación: concepto de algoritmo
        • Tema 2: Evaluación de expresiones: variables, tipos y expresiones básicas
        • Tema 3: Control: instrucciones de repetición y ejecución condicional
        • Tema 4: Contenedores: tuple, list, set, array, dictionary, string, DataFrame
        • Tema 5: Definición de funciones
        • Tema 6: Arrays
        • Tema 7: Gráficas
        • Tema 8: Definiciones recursivas
        • Bloque 2: Herramientas de Cálculo Científico
        • Tema 9: Introducción a la computación científica
        • Tema 10: Análisis de datos. Input/output. Ajustes.
        • Tema 11: Elaboración de gráficas
        • Tema 12: Métodos numéricos. EDOs. Montecarlo.

  7. Actividades Formativas
  8. Actividad Formativa Metodología Horas Presencialidad
    AF1: Asistencia y participación en clases teóricas

    MD1

    32.0 100.0
    AF5: Asistencia y participación en clases prácticas con ordenadores en aula de informática

    MD6

    24.0 100.0
    AF7: Tutoría ECTS 6.0 100.0
    AF8: Realización de las pruebas de evaluación 6.0 100.0
    AF9: Trabajo autónomo 82.0 0.0
    Totales 150,00

  9. Horario de la asignatura
  10. https://www.um.es/web/estudios/grados/fisica/2024-25#horarios

  11. Sistemas de Evaluación
  12. Identificador Denominación del instrumento de evaluación Criterios de Valoración Ponderación
    SE1 Pruebas escritas (exámenes): pruebas objetivas, de desarrollo, de respuesta corta, de ejecución de tareas, de escala de actitudes realizadas por los alumnos para mostrar los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos.

    Examen final (teórico+práctico)

    1 corrección lógica de los algoritmos
    2 originalidad
    3 eficiencia computacional
    4 corrección sintáctica del programa

    5 MUY IMPORTANTE: relación entre lo planteado por escrito y lo programado en la parte práctica

    80.0
    SE5 Ejecución de tareas prácticas: realización de actividades encaminadas a que el alumno muestre el saber hacer en la disciplina correspondiente.

    Ejercicios semanales

    1 corrección lógica de los algoritmos
    2 originalidad
    3 eficiencia computacional
    4 corrección sintáctica del programa

    20.0

  13. Fechas de exámenes
  14. https://www.um.es/web/estudios/grados/fisica/2024-25#examenes

  15. Resultados del Aprendizaje
    • Entender perfectamente el concepto de algoritmo y su realización práctica como programa de ordenador en un lenguaje.
    • Conocer las bases de la programación imperativa: datos simples y estructurados, control de flujo y subprogramas. Elaborar programas claros y bien estructurados.
    • Ser capaz de escribir programas correctos y razonablemente eficientes para resolver problemas matemáticos elementales.
    • Ser capaz de escribir programas para el análisis de datos y su descripción estadística mediante técnicas elementales.
    • Conocer la existencia de los entornos de cálculo científico más utilizados. Familiarizar al alumno con alguno de ellos para que sea capaz de usarlo para resolver problemas sencillos.
    • Comprender a un nivel elemental las bases físicas de la computación y las limitaciones teóricas del procesamiento automático de la información.
    • Resolver problemas de física aplicando técnicas de cálculo numérico (y reconocer cuándo hay que proceder de dicha forma, pues no todos los problemas en física requieren usar el ordenador).
    • Aprender a programar en un lenguaje relevante para el cálculo científico.
    • Desarrollar la capacidad de modelizar computacionalmente problemas físicos, usando el ordenador para implementarlos.
    • Valorar la aplicabilidad y las limitaciones de los métodos numéricos.
    • Comunicar correctamente a otras personas el procedimiento empleado y el resultado obtenido.

  16. Bibliografía
  17. Grupo: GRUPO 1

  18. Observaciones
  19. Los alumnos disponen en la red de unos apuntes detallados realizados por los profesores. Los contenidos teóricos se explican en clases magistrales y se ejercitan en las clases prácticas. Se propone semanalmente un conjunto de ejercicios para resolver de forma autónoma.

    La calificación será la media ponderada del examen final y la evaluación continua, que consistirá en la asistencia obligatoria a las prácticas y la realización del cuaderno de la asignatura (siempre que se obtenga al menos un 4 en cada parte). Si el alumno no se presenta al examen final su calificación será "No Presentado", independientemente de la nota de prácticas. En los procesos de evaluación se seguirá la Normativa de la Facultad de Química de la Universidad de Murcia relativa a las acciones contrarias a la ética universitaria, disponible en https://wwwumes/documents/14152/23085107/Normativa+ética+Evaluaciones+FQ+UMU_V02pdf.

    Material docente utilizado: ordenadores y material informático estándar. Software libre.

    IDIOMA INGLÉS El inglés es el idioma de comunicación científica Saber leer, escribir y hablar en inglés es esencial para comprender, aprender y comunicar la Ciencia El reconocimiento de nuestros grados con sellos internacionales de calidad exige que los alumnos adquieran competencias y destrezas en inglés en todas las materias En esta asignatura se facilitará material docente en inglés y se exigirá a los estudiantes comprender y/o expresarse en inglés en algunas actividades previstas en esta guía docente.

    Esta asignatura no se encuentra vinculada de forma directa con los Objetivos de Desarrollo Sostenible.

    Para realizar las prácticas de laboratorio de esta asignatura es imprescindible que el estudiante haya recibido antes de iniciar la primera práctica una formación adecuada sobre prevención de riesgos específica a estas prácticas y/o laboratorio Ningún estudiante que, por algún motivo, no haya realizado esta formación podrá, bajo ningún concepto, participar en las prácticas en el laboratorio Esta formación se impartirá sobre seguridad y prevención de riesgos personales y medioambientales (específicos a las prácticas que se van a realizar en la asignatura) en el tiempo y la forma que el profesor considere oportunas Los guiones de prácticas (o, en general, la documentación que maneje el alumno) ha de incluir la información necesaria sobre los riesgos de los productos químicos, biológicos y/o manejo de instrumentación que se van a utilizar en cada uno de los experimentos a desarrollar La formación sobre seguridad y prevención de riesgos será evaluable en esta asignatura El estudiante que accede al laboratorio se compromete a respetar las normas de prevención establecidas en dicho laboratorio y a seguir, en todo momento, las indicaciones del profesor En caso de no hacerlo, el profesor podrá expulsar de forma inmediata del laboratorio al estudiante, además de que recaerá sobre él la responsabilidad de cualquier incidencia que se pueda derivar de su comportamiento Tanto la formación sobre riesgos como los compromisos que adquieren los estudiantes se recogerán documentalmente".

    Directrices de la Facultad de Química sobre el uso de la IA:

    "1 La IA en sus diferentes formas y aplicaciones es una herramienta extremadamente potente y accesible que ya utilizan y, sin duda, van a utilizar todos los miembros de la Universidad de Murcia. Los límites y errores que podemos encontrar en el momento actual se corregirán rápidamente, aumentando el número de aplicaciones que faciliten su uso en todos los ámbitos universitarios.

    2 La IA es una herramienta muy poderosa para el análisis, relación, obtención de conclusiones, reelaboración y generación de nuevos contenidos a partir de información ya existente, pero sigue siendo necesario generar nuevo conocimiento a través de la investigación, y disponer de personas especialistas en los distintos ámbitos del conocimiento con la adecuada formación y espíritu crítico para utilizar esta herramienta adecuadamente. Por tanto, se trata de un complemento a nuestro trabajo, pero no de un sustituto.

    3 Como profesores, nuestro reto es, al igual que hemos hecho con otras herramientas, integrar la IA en la metodología docente, de acuerdo con el criterio individual de cada profesor y con su libertad de cátedra.

    4 Como profesores, debemos estar al día sobre las prestaciones y posibilidades que ofrecen las herramientas de IA, especialmente en relación con la actividad docente de cada uno Sería de desear que nuestra institución nos ayudara en este aprendizaje.

    5 Como estudiantes, hemos de utilizar correctamente las herramientas de IA, aprovechando su inmenso potencial y respetando los principios éticos y los derechos de autor.

    6 Como estudiantes, hemos de formarnos para utilizar esta herramienta en sus distintas versiones, aprendiendo a extraer de ella el máximo potencial y adquiriendo los conocimientos que nos permitan revisar sus respuestas y procesarlas para presentarlas de forma oral y escrita El objetivo final debe ser desarrollar nuestra capacidad de aprender, pensar, relacionar conceptos y deducir conclusiones Para ello es esencial ser críticos con la forma, el fondo y el origen de la información que se nos ofrezca.

    7 Como profesores y como estudiantes, en la elaboración de cualquier trabajo, especialmente si es evaluable, hemos de poner en valor la imprescindible cita a la bibliografía o a la herramienta utilizada para elaborar, en todo o en parte, el trabajo presentado Hemos de aplicar en todo momento el código ético de la Universidad de Murcia y la normativa de la Facultad de Química relativa a las acciones contrarias a la ética universitaria en los procesos de evaluación.

    8 Como profesores y como estudiantes, hemos de entender que la medida de la utilidad de las aplicaciones de IA, como sucede con cualquier otra herramienta que se puede utilizar para el apoyo en el proceso de formación, es positiva si lo que consigue es que los estudiantes, por un lado, aprendan lo que necesitan aprender y, por otro, son capaces de demostrarlo en el proceso de evaluación.

    9 Como profesores, hemos de entender que la irrupción de la IA es sin duda un gran salto, pero que sigue avanzando en la misma línea que venimos observando desde hace años, y que tal vez estábamos ignorando, y es el hecho de que los alumnos cada vez disponen de más fuentes de ayuda tecnológica y humana para realizar los trabajos evaluables Posiblemente ahora es el momento adecuado para repensar cómo podemos valorar la autoría de trabajo de los estudiantes, y qué tipo de trabajos solicitarles.

    10 Como profesores, hemos de reflexionar sobre si el tipo de trabajo que le solicitamos a un estudiante podría ser elaborado de forma íntegra por un programa de IA.

    11 Como profesores, y si hay duda en el apartado anterior, debemos reflexionar sobre la conveniencia de reducir y/o eliminar de los sistemas de evaluación ciertos tipos de trabajos si no son elaborados presencialmente por los estudiantes.

    12 Como profesores, hemos de reflexionar sobre la conveniencia de establecer sistemas de evaluación donde se valore fundamentalmente la defensa presencial que se haga de cualquier conocimiento o de cualquier trabajo elaborado por el estudiante.

    13 Como profesores, hemos de repensar la forma de evaluación de los TFGs y TFMs Redefinir el papel del tutor/a en el desarrollo del trabajo y en la evaluación y porcentaje de la nota final que tiene la exposición pública y la discusión con el estudiante.

    14 Como profesores y estudiantes, debemos valorar el potencial de la IA en metodologías que hoy se consideran innovación docente, como la clase invertida También como herramienta de apoyo en el trabajo individual de los estudiantes, en la autoevaluación, en tutorías virtuales o para la elaboración de nuevos materiales de apoyo a la docencia"

    NECESIDADES EDUCATIVAS ESPECIALES

    Aquellos estudiantes con discapacidad o necesidades educativas especiales podrán dirigirse al Servicio de Atención a la Diversidad y Voluntariado (ADYV - https://www.um.es/adyv) para recibir orientación sobre un mejor aprovechamiento de su proceso formativo y, en su caso, la adopción de medidas de equiparación y de mejora para la inclusión, en virtud de la Resolución Rectoral R-358/2016. El tratamiento de la información sobre este alumnado, en cumplimiento con la LOPD, es de estricta confidencialidad.

    REGLAMENTO DE EVALUACIÓN DE ESTUDIANTES

    El artículo 8.6 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) prevé que "salvo en el caso de actividades definidas como obligatorias en la guía docente, si el o la estudiante no puede seguir el proceso de evaluación continua por circunstancias sobrevenidas debidamente justificadas, tendrá derecho a realizar una prueba global".

    Se recuerda asimismo que el artículo 22.1 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) estipula que "el o la estudiante que se valga de conductas fraudulentas, incluida la indebida atribución de identidad o autoría, o esté en posesión de medios o instrumentos que faciliten dichas conductas, obtendrá la calificación de cero en el procedimiento de evaluación y, en su caso, podrá ser objeto de sanción, previa apertura de expediente disciplinario".