Guía docente de la asignatura
(3862) MODELOS DE COMPUTACIÓN

Curso académico 2026/2027

  1. Identificación

    1. De la asignatura

      Curso Académico
      2026/2027
      Titulación
      GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA
      PROGRAMA ACADÉMICO DE SIMULTANEIDAD DE DOBLE TITULACIÓN CON ITINERARIO ESPECIFICO DE GRADO EN MATEMÁTICAS Y GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA
      Nombre de la asignatura
      MODELOS DE COMPUTACIÓN
      Código
      3862
      Curso
      CUARTO
      QUINTO
      Carácter
      OPTATIVA
      Número de grupos
      2
      Créditos ECTS
      6.0
      Estimación del volumen de trabajo
      150.0
      150.0
      Organización temporal
      2º Cuatrimestre
      2º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte
      Español
      Curso Académico 2026/2027
      Titulación

      GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA,

      PROGRAMA ACADÉMICO DE SIMULTANEIDAD DE DOBLE TITULACIÓN CON ITINERARIO ESPECIFICO DE GRADO EN MATEMÁTICAS Y GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA
      Nombre de la asignatura MODELOS DE COMPUTACIÓN
      Código 3862
      Curso CUARTO QUINTO
      Carácter OPTATIVA
      Número de grupos 2
      Créditos ECTS 6.0
      Estimación del volumen de trabajo 150.0 150.0
      Organización temporal 2º Cuatrimestre 2º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte Español

    2. Del profesorado: Equipo docente

      • VALDES VELA, MERCEDES Docente: GRUPO 1, GRUPO DTIE Coordinación de los grupos: GRUPO 1, GRUPO DTIE Coordinador de la asignatura

        Categoría

        PROFESORES TITULARES DE UNIVERSIDAD

        Área

        CIENCIA DE LA COMPUTACIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

        Departamento

        INGENIERÍA DE LA INFORMACIÓN Y LAS COMUNICACIONES

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        mdvaldes@um.es https://webs.um.es/mdvaldes/miwiki/doku.php Tutoría electrónica: Sí

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

        Duración:
        C2         		Día:
        Viernes         		Horario:
        10:00-12:00         		Lugar:
        No consta
        Observaciones:
        No consta
        Duración:
        C1         		Día:
        Martes         		Horario:
        10:00-12:00         		Lugar:
        868888777, Facultad de Informática B1.1.038 (DESPACHO PROF. MERCEDES VALDES VELA)
        Observaciones:
        No consta

  2. Presentación

    Esta asignatura se enmarca dentro de la Teoría de la Computación. El objetivo final de esta disciplina es dar respuesta a la siguiente pregunta: ¿Cuáles son las capacidades fundamentales y las limitaciones de los ordenadores? La Teoría de la Computación estudia, por tanto, los fundamentos matemáticos que subyacen en la Informática, tanto en el hardware como en el software. Dentro de esta disciplina se distinguen tres áreas: la Teoría de Autómatas, la Teoría de la Computabilidad y la Teoría de la Complejidad:

    • La Teoría de Autómatas, trata con las definiciones y propiedades de los formalismos matemáticos d.e la computación: los distintos tipos de autómatas y sus capacidades para procesar los distintos tipos de lenguajes formales entre los que se incluyen los lenguajes de programación.
    • La Teoría de la Computabilidad trata de establecer las características que distinguen a los llamados problemas computables (resolubles mediante un programa de ordenador) de los no computables o, equivalentemente, los lenguajes decidibles de los no decidibles Así, en la primera mitad del siglo XX, matemáticos como Kurt Gödel, Alan Turing o Alonzo Church, identificaron problemas matemáticos que nunca podrían ser resueltos por ordenadores por muy potentes que éstos llegaran a ser. El ejemplo paradigmático de este tipo de problemas es el de determinar si una sentencia lógica cualquiera es verdadera o falsa. El largo proceso para llegar a ese resultado llevó consigo la aparición de la Máquina de Turing, modelo matemático de computación sobre la cual se construye toda la Teoría de la Computabilidad y que constituye la base de diseño de los ordenadores de hoy en día.
    • Por su parte, la Teoría de la Complejidad se centra en los problemas que sí son computables tratando de responder a la pregunta: ¿Dónde radica la diferencia fundamental entre aquellos problemas computacionalmente duros y los que no lo son tanto? Aunque se esté intentando resolver desde hace décadas, a día de hoy, no se tiene respuesta a esta pregunta. Lo que sí se ha logrado, es establecer un esquema para clasificar los problemas según su dificultad computacional y mecanismos para evidenciar que un problema es computacionalmente duro atendiendo al tiempo o espacio necesario para computarlos. Un área de aplicación donde la Teoría de la Complejidad juega un papel muy importante es la Criptografía, ya que son los problemas computacionales más difíciles los que inspiraron a los criptógrafos en el diseño de los mecanismos de seguridad de la información.

    Dada la dualidad de problemas (no) computables - lenguaje (no) decidibles, en la asignatura de Modelos de Computación, dedicamos un pequeño periodo a repasar los conceptos procedentes de la asignatura de Autómatas y Lenguajes Formales, los cuales sirven de base para las dos siguientes partes que conforman el grueso de la asignatura.

    Debemos recalcar que ésta es una asignatura eminentemente teórica. En ella se tratan "grandes" ideas que pueden verse como filosóficas; pero también se tratan pequeños detalles que llegan a ser engorrosos. Sin embargo, la teoría es importante porque:

    • proporciona las herramientas conceptuales que los ingenieros informáticos utilizan en la resolución de problemas: los autómatas finitos se usan para el procesamiento de texto, el diseño de hardware y el diseño de compiladores; las gramáticas libres de contexto se utilizan en el diseño de lenguajes de programación y en Inteligencia Artificial;
    • proporciona una imagen elegante y sencilla de los ordenadores y los algoritmos: las máquinas de Turing;
    • proporciona competencias duraderas y abre la mente: mientras que los conocimientos tecnológicos de hoy día quedarán obsoletos en unos pocos años pues la tecnología de los ordenadores cambia rápidamente, la capacidad de razonamiento, de resolución de problemas y de abstracción, son valores duraderos y el estudio de la teoría nos entrena en este sentido.

    Todos los recursos de la asignatura están en el Aula Virtual. Accede a ellos a través de la herramienta Punto de Acceso.

  3. Condiciones de acceso a la asignatura

    1. Incompatibilidades

      No constan

    2. Requisitos

      No constan

    3. Recomendaciones

      • Haber adquirido los conocimientos de la asignatura de Fundamentos Lógicos de la Informáticay tener conocimientos básicos de teoría de conjuntos y técnicas de demostración
      • Haber adquirido los conocimientos de la asignatura de Autómatas y Lenguajes Formales
      • Haber adquirido los conocimientos de las asignaturas de Algoritmos y Estructuras de datos I y II

  4. Competencias

    1. Competencias básicas

      No constan

    2. Competencias de la titulación

      • CGII1: Capacidad de análisis y síntesis.
      • CGII7: Resolución de problemas.
      • CGII14: Razonamiento crítico.

    3. Competencias transversales y de materia

      • C1 - Capacidad para tener un conocimiento profundo de los principios fundamentales y modelos de la computación y saberlos aplicar para interpretar, seleccionar, valorar, modelar y crear nuevos conceptos, teorías, usos y desarrollos tecnológicos relacionados con la informática
      • C2 - Capacidad para conocer los fundamentos teóricos de los lenguajes de programación y las técnicas de procesamiento léxico, sintáctico y semántico asociadas, y saber aplicarlas para la creación, diseño y procesamiento de lenguajes
      • C3 - Capacidad para evaluar la complejidad computacional de un problema, conocer estrategias algorítmicas que puedan conducir a su resolución y recomendar, desarrollar e implementar aquella que garantice el mejor rendimiento de acuerdo con los requisitos

  5. Contenidos

    1. Teoría

      Bloque 1: Autómatas y Lenguajes

      Tema 1: Introducción

      • Computación: un Poco de Historia.
      • Nociones Básicas y Terminología.
      • Relación entre Problemas y Lenguajes.

      Tema 2: Lenguajes Regulares

      • Autómatas Finitos.
      • Expresiones Regulares.
      • Propiedades de los Lenguajes Regulares:
        • De cierre.
        • Lema del Bombeo para los Lenguajes Regulares.

      Tema 3: Lenguajes Libres de Contexto

      • Autómatas con Pila.
      • Gramáticas Libres de Contexto.
      • Propiedades de los Lenguajes Libres de Contexto:
        • De cierre.
        • Lema del Bombeo para los Lenguajes Libres de Contexto.

      Bloque 2: Computabilidad

      Tema 4: La Tesis de Church-Turing

      • Máquinas de Turing.
      • Lenguajes Decidibles y Lenguajes REcursívamente Enumerables.
      • Variantes de la Máquina de Turing.
      • Concepto de Equivalencia Expresiva.
      • La Tesis de Church-Turing.
      • Lenguajes de Programación Turing-Completos

      Tema 5: Decibilidad

      • Algunos Lenguajes Decidibles.
      • Algunos Lenguajes Indecidibles.
      • La Máquina Universal de Turing.
      • Lenguajes Co-Recursivamente Enumerables.
      • Propiedades de Cierre de los Lenguajes Decidibles.
      • Propiedades de Cierre de los lenguajes Recursivamente enumerables.

      Tema 6: Reducibilidad

      • Reducibilidad General.
      • Mapping-Reducciones.
      • RE-Completitud.
      • El Teorema de Rice.

      Bloque 3: Complejidad

      Tema 7: Complejidad en Tiempo

      • Concepto de Complejidad en Tiempo.
      • Notación O().
      • Relación de Complejidad entre Variantes de Máquinas de Turing.
      • Las Clases de Problemas P y NP.
      • La cuestión ¿P=NP?.
      • Propiedades de Cierre de las clases P y NP.

      Tema 8: NP-Completitud

      • Reducibilidad Polinómica.
      • Problemas NP-Completos y NP-Duros.
      • Teorema de Cook-Levin.
      • La cuestión ¿P=NP? y los problemas NP-completos.

      Tema 9: Problemas NP-Completos

      • Problema de los Caminos Hamiltonianos.
      • Versión Decisional del Problema del Viajante de Comercio.

      • Más Problemas NP-Completos.

      Tema 10: Propiedades de Cierre de la clase de los NP-completos

      • No Cierre de la Clase de los NP-completos.
      • La clase CO−NP.
      • Más sobre Problemas NP-duros.
      • Clase EXPTIME.
      • Clasificación de los Problemas Funcionales.

    2. Prácticas

      • Práctica 1: Ejercicios y problemas sobre Autómatas, Lenguajes y Problemas de Decisión

        Si bien los contenidos sobre autómatas y lenguajes formales se vieron en la asignatura de ALF de segundo curso (tercero del DTIE), donde se abordó la temática a un gran nivel de detalle, diseño, análisis, algoritmos de transformación, etc., en esta asignatura el interés en los autómatas finitos, autómatas con pila y demás formalismos del mismo nivel de expresividad, se centra en entender sus capacidades, caracterizando el tipo de lenguajes que son capaces de reconocer y comprendiendo sus sus limitaciones, caracterizando los lenguajes que no son capaces de reconocer. Así que los ejercicios que se proponen aquí se centran en estudiar las herramientas que nos van a ayudar a comprender cuando un lenguaje puede ser reconocido por un autómata finito, cuando no, cuando puede ser reconocido por un autómata con pila y cuando no.

        Relacionado con:
        • Tema 1: Introducción
        • Tema 2: Lenguajes Regulares
        • Tema 3: Lenguajes Libres de Contexto

      • Práctica 2: Ejercicios y problemas sobre Computabilidad

        En la parte de la asignatura dedicada a la Computabilidad se explora la frontera entre la clase de problemas que son computables y los que no lo son y, dentro de los límites de lo computable también se explora las fronteras entre lo fácil y lo difícil. Se propondrán ejercicios que servirán para conocer las estrategias para deducir la clase de computabilidad de un problema a partir de otros cuya clase de computabilidad es conocida.

        Relacionado con:
        • Tema 4: La Tesis de Church-Turing
        • Tema 5: Decibilidad
        • Tema 6: Reducibilidad

      • Práctica 3: Ejercicios y Problemas sobre Complejidad

        La parte de la asignatura dedicada a la Complejidad, se sitúa dentro de los límites de lo computable donde se exploran las fronteras entre lo fácil y lo difícil y entre lo que es factible y lo que, aun siendo computable, es infactible en la práctica. Se aplicarán estrategias para deducir la clase de complejidad de un problema a partir de otros cuya clase de complejidad es conocida y se profundizará en la popular Cuestión P=NP, haciendo ejercicios sobre un tipo de problemas que condensan la complejidad de la clase completa de los problemas intratables: los problemas NP-Completos

        Relacionado con:
        • Tema 7: Complejidad en Tiempo
        • Tema 8: NP-Completitud
        • Tema 9: Problemas NP-Completos
        • Tema 10: Propiedades de Cierre de la clase de los NP-completos

  6. Actividades Formativas

    Actividad Formativa Metodología Horas Presencialidad
    A1: Actividades con grupo grande de alumnos entre las que se encuentran la presentación en el aula de los conceptos propios de la materia mediante metodología expositiva con lecciones magistrales participativas y medios audiovisuales. También se contemplan en este grupo las actividades de evaluación teórico prácticas.

    Hay una sesión de dos horas de teoría a la semana. En ella la profesora explicará los contenidos teóricos a través de una presentación que resume los contenidos del libro de referencia de la asignatura (ver apartado Bibliografía). Estas diapositivas están disponibles en el AV en los archivos llamados MCX.pdf (con X=0,...,10). En las sesiones finales de cada bloque podrán mostrarse vídeos relacionados con la asignatura.

    		 36.0 40.0
    A2: Actividades con grupo mediano en el aula de resolución de problemas, seminarios, charlas, ejercicios basados en el aprendizaje orientado a proyectos, estudios de casos, exposición y discusión de trabajos relativas al seguimiento individual y/o grupal de adquisición de las competencias.

    Se propondrán boletines de ejercicios de respuesta breve, de respuesta justificada y de demostración. Estos boletines se comenzarán en los laboratorios de modo que los estudiantes trabajarán por parejas y debatirán para confeccionar las respuestas. Los ejercicios que queden pendientes se terminarán en casa, como parte del trabajo autónomo del estudiante. Estos boletines no van a ser objeto de evaluación, si bien, para la mayoría de ellos se proporcionarán las soluciones antes de la propuesta de un nuevo boletín. El objetivo de estos boletines es triple:

    • ayudarán a afianzar los contenidos explicados en las sesiones de teoría y estudiados por los alumnos de manera autónoma;
    • servirán como ensayo del tipo de preguntas que podrán formar parte de las herramientas de evaluación (ver apartado Sistema de Evaluación);
    • en tanto que para la mayoría de ellos se van a proporcionar las soluciones, aportan nuevo contenido (que es objeto de estudio) pero de una manera diferente a la clase expositiva.
    		 24.0 12.5
    A5: Estudio y trabajo autónomo orientado a la asimilación de contenidos, realización de problemas, ejercicios o redacción de informes técnicos o memorias descriptivas, desarrollo de proyectos o prácticas individuales o en

    El estudiante debe trabajar de manera autónoma los contenidos teóricos que se han explicado en las sesiones expositivas, debe trabajar en los boletines de ejercicios propuestos y que no ha dado tiempo a terminar en las sesiones de laboratorio y, cuando se proporcionen, debe estudiar los solucionarios de los boletines en tanto que a veces aportarán contenidos que no se han visto en las clases expositivas. Si bien las diapositivas que utiliza la profesora para sus clases están disponibles en el AV en los archivos llamados MCX.pdf (con X=0,...,10), éstas deben complementarse con el estudio de algunos de los capítulos del libro de referencia de la asignatura (ver apartado Bibliografía).

    		90.0 0.0
    Totales 150,00

  7. Horario de la asignatura

    https://www.um.es/web/estudios/grados/informatica/2026-27#horarios

  8. Sistemas de Evaluación

    Identificador Denominación del instrumento de evaluación Criterios de Valoración Ponderación
    IE1 Examen teórico-práctico. En este instrumento incluimos desde el tradicional examen escrito o tipo test hasta los exámenes basados en resolución de problemas, pasando por los de tipo mixto que incluyen cuestiones cortas o de desarrollo teórico junto con pequeños problemas. También se incluye aquí la consideración de la participación activa del alumno en clase, la entrega de ejercicios o realización de pequeños trabajos escritos y presentaciones.

    La asignatura está compuesta de una parte de teoría y una parte de prácticas. Al evaluar la parte de teoría se conseguirá la nota de teoría (NT) y al evaluar la parte de prácticas se conseguirá la nota de prácticas (NP). La parte de teoría se evaluará mediante un examen de preguntas con respuestas breves. Esto será así tanto en la convocatoria ordinaria (II) como en el resto de convocatorias (III y I).

    Para evaluar la parte práctica en la convocatoria ordinaria (II), se propondrán dos tareas a través del Aula Virtual a lo largo del curso que habrá que entregar en tiempo forma. No obstante, si un estudiante no entrega alguna de estas dos tareas o las entrega pero no consigue la nota mínima exigida entonces la nota de prácticas NP se conseguirá mediante un examen con ejercicios que requieran respuestas justificadas, de desarrollo y de demostración formal que se realizará a continuación del examen de preguntas con respuestas breves. Esto será así tanto en la convocatoria ordinaria (II) como en el resto de convocatorias (III y I).

    • Criterios de valoración:
      • Correcto uso de los conceptos, resultados, teoremas.
      • Correcto manejo de la terminología, tecnicismos y nomenclatura de la asignatura.
      • No puntuarán aquellos ejercicios en los que se pida justificación y ésta no se proporcione.
      • No se considerarán justificaciones válidas aquellas que sólo repitan de una manera o de otra la propia afirmación que se esté cuestionando.
      • No se considerarán justificaciones válidas aquellas que sean ilógicas, bizarras y enredadas.
      • Rigor en las demostraciones formales.
    		 50.0
    IE2 Informe técnico. En este instrumento incluimos los resultados de actividades prácticas, o de laboratorio, junto con sus memorias descriptivas. Los resúmenes del estado del arte o memorias de investigación sobre temas concretos. Y la posibilidad de realizar entrevistas personales o presentaciones de los trabajos realizados también entran en esta categoría.

    Para evaluar la parte práctica en la convocatoria ordinaria (II), se propondrán dos tareas a través del Aula Virtual a lo largo del curso que habrá que entregar en tiempo forma.

    • Primera tarea:Entrega por grupos de la resolución de ejercicios de respuesta corta y de desarrollo sobre el bloque de Autómatas y Lenguajes y el bloque de Computabilidad. El formato de entrega (documento, vídeo, presentación, etc.) se especificará en la tarea que se creará al efecto en el Aula Virtual .
    • Segunda Tarea: Entrega por grupos de la resolución de ejercicios cortos y de desarrollo sobre el bloque de Complejidad. El formato de entrega (documento, vídeo, presentación, etc.) se especificará en la tarea que se creará al efecto en el Aula Virtual .
    • Criterios de valoración:
      • Se valora el trabajo en equipo y se penaliza el reparto de manera estanca de los ejercicios.
      • Correcto uso de los conceptos, resultados, teoremas.
      • Correcto manejo de la terminología, tecnicismos y nomenclatura de la asignatura.
      • No puntuarán aquellos ejercicios en los que se pida justificación y ésta no se proporcione.
      • No se considerarán justificaciones válidas aquellas que sólo repitan de una manera o de otra la propia afirmación que se esté cuestionando.
      • No se considerarán justificaciones válidas aquellas que sean ilógicas, bizarras y enredadas.
      • Se penalizará que no se respeten todas y cada una de las instrucciones.
      • Se valorará la calidad del documento / presentación
      • En el caso de que se deba entregar un vídeo se penalizará el reparto descompensado, tanto en dificultad como en extensión de la exposición de cada miembro.
    • Posibilidad de entrevista personal
      • La profesora podrá convocar a algunos grupos de prácticas a una defensa mediante una entrevista personal acerca del trabajo realizado.
      • Si un estudiante es requerido a entrevista, no acudir implica un 0 en cada una de las tareas.

      • La nota inicialmente asignada puede bajarse por un mala defensa, como no contestar con soltura a las preguntas que se plantean.

    		 50.0

  9. Fechas de exámenes

    https://www.um.es/web/estudios/grados/informatica/2026-27#examenes

  10. Resultados del Aprendizaje

    1. Establecer la relación entre la resolución de un problema y el cálculo algorítmico de una función y, específicamente, entre la resolución de un problema de decisión, el cálculo de un predicado y el problema de la pertenencia de una cadena a un lenguaje formal
    2. Explicar en qué consiste un modelo de computación y argumentar la necesidad de establecer modelos de computación
    3. Exponer las razones por las cuales las máquinas de Turing se consideran un modelo de computación de propósito general
    4. Razonar sobre el alcance de la tesis de Church-Turing, en cuanto al poder computacional de las máquinas de Turing, la equivalencia entre modelos de computación y las limitaciones teóricas de la computación
    5. Indicar las características principales de las gramáticas y autómatas para lenguajes regulares y libres del contexto y evaluar las ventajas y limitaciones de estos formalismos como modelo de algoritmos de procesamiento de lenguajes En particular, establecer la relación entre la resolución de un problema de pertenencia a este tipo de lenguajes y el diseño de algoritmos para las distintas fases de análisis y traducción de lenguajes de programación
    6. Distinguir entre problemas computables y no computables y, específicamente, entre problemas de decisión decidibles (recursivos), indecidibles (no recursivos), semidecidibles (recursivamente enumerables) y no semidecidibles (no-RE)
    7. Describir algunos problemas indecibles sobre gramáticas libres del contexto, sobre parada de programas y sobre propiedades semánticas de los programas y analizar las implicaciones prácticas de estos resultados
    8. Aplicar técnicas que permiten deducir que un problema nuevo no tiene solución algorítmica, directamente o a través de su relación con un problema indecidible conocido
    9. Diferenciar entre problemas tratables o intratables Distinguir entre problemas de la clase P, NP y problemas NP-completos
    10. Explicar el alcance de la cuestión no resuelta ¿P es distinto de NP?, en cuanto a lo que supondría si se demostrara o refutara dicha la conjetura
    11. Aplicar técnicas que permiten deducir si un problema es de una clase de complejidad u otra y, de ese modo, analizar si es un problema de complejidad polinomial y, si no lo es, evaluar hasta qué punto se puede considerar intratable
    12. Razonar sobre limitaciones teóricas y prácticas de la computación y las posibilidades de reducir estas restricciones en un futuro
    13. Exponer algunas estrategias generales que se siguen para intentar abordar problemas intratables

  11. Bibliografía

  12. Observaciones

    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.

    EVALUACIÓN

    En el procedimiento de evaluación resultarán de aplicación el artículo 135.1.v) de los Estatutos de la Universidad de Murcia, el artículo 8.6 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) y la instrucción SG 18/2026 del secretario general de la Universidad de Murcia que interpreta estas normas, disponible en este enlace: https://sede.um.es/sede/documento/normativa/instruccion-del-secretario-general-sg-18-2026-sobre-la-interpretacion-y-aplicacion-del-art-135-1-v-estatutos-umu/24199.pdf

    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".

    OBSERVACIONES DEL EQUIPO DOCENTE

    La asignatura se aprueba con una calificación final (CF)igual o superior a 5.

    Cómo se obtiene la calificación final CF:

    • CF se compone de dos partes que hay que aprobar por separado (es decir, tener una nota igual o superior a 5 en cada parte): Nota de teoría (NT) y Nota de prácticas (NP).
    • La calificación final se obtiene como CF=0,5 x NT + 0,5 x NP, donde:
      • La nota de teoría (NT) es la obtenida al realizar un examen final con preguntas de respuesta breve.
      • La nota de prácticas (NP) es la nota obtenida:
        • a partir de las notas de las las dos tareas de Lenguajes y Computabilidad (Tarea 1) y la de Complejidad (Tarea 2) siempre y cuando estas se hubieran entregado en tiempo y forma en las fechas establecidas al efecto y aprobadas (es decir, con nota igual o mayor que 5).
        • o, alternativamente, si no se han entregado o no se ha aprobado alguna de las tareas, se conseguirá NP mediante unas preguntas de respuesta de desarrollo, justificación o demostración formal que se añadirán al examen final mencionado sobre los contenidos correspondientes a la/s tarea/s no aprobada/s.
    • Si un estudiante que no haya superado la asignatura pero tiene una parte aprobada quiere subir nota de esa parte (teoría o contenidos prácticos de Lenguajes y Computabilidad o contenidos prácticos de Complejidad) tiene que informar mediante mensaje privado del AV a la profesora con 5 días de antelación respecto a la fecha de examen y con ello se está renunciando a la nota anterior de esa parte).
    • Un aprobado parcial en teoría o un aprobado parcial en prácticas o una tarea aprobada se guardan durante la convocatoria III y hasta la convocatoria I siguiente. Una vez que la asignatura empiece a impartirse de nuevo, el alumno perderá la calificación favorable relacionada con esa parte.

    Política de No Presentados

    • Únicamente se pondrá en el acta un No Presentado si el estudiante no se presenta al examen.
    • Un estudiante que se ha presentado al examen pero que no puede aprobar porque le falta alguna parte tendrá 4,9 en el acta.

    Observaciones sobre ODS

    Esta asignatura se encuentra vinculada con el Objetivo de Desarrollo Sostenible 9 Industria, Innovación e Insfraestructuras