Gestión del Conocimiento Grado en INGENIERIA INFORMÁTICA – 4º curso Modalidad: Presencial
GUÍA DOCENTE 2020/2021 + ADENDA COVID COVID
Grado en Ingeniería Informática – 4º Curso 2
Gestión del Conocimiento GUÍA DOCENTE 2020/2021 + ADENDA COVID
Sumario
Datos básicos 3
Breve descripción de la asignatura 4
Requisitos previos 4
Objetivos 4
Competencias 5
Contenidos 6
Metodología 7
Criterios de evaluación 7
Recursos de aprendizaje y apoyo tutorial 7
Breve CV del profesor responsable 8
Adenda Guía docente online 9
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Gestión del Conocimiento
Datos básicos
Módulo: Gestión del conocimiento
Carácter: Optativa
Nº de créditos: 6 ECTS
Unidad Temporal: 4º Curso – 1º Semestre
Calendario: Del día 16 de Septiembre al día 19 de Diciembre
Horario:
Idioma en el que se imparte: Español
Profesor/a responsable de la asignatura:
E-mail:
Horario de tutorías:
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Breve descripción de la asignatura En esta asignatura se estudian métodos y herramientas que nos permiten extraer conocimiento a partir una gran cantidad de información que generan las organizaciones y empresas tecnológicas. La materia analiza métodos para modelar el conocimiento y gestionarlo. Cubre enfoques y tecnologías muy utilizadas en el mundo empresarial, como la Inteligencia de Negocio o la minería de páginas WEB. Por último, para cerrar el ciclo, se estudia la toma de decisiones.
Requisitos previos No se establecen requisitos previos.
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Objetivos Conocer las principales herramientas de extracción de conocimiento a partir de datos
Comprender el funcionamiento de las principales tecnologías para modelar el conocimiento
Conocer las principales herramientas de gestión del conocimiento en el mundo empresarial
Entender los principales métodos de toma de decisiones
Competencias
Competencias específicas CI13 Conocimiento y aplicación de las herramientas necesarias para el almacenamiento, procesamiento y acceso a los Sistemas de Información, incluidos los basados en web. CI15 Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica. CC7 Capacidad para conocer y desa rrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos. CTI1 Capacidad para comprender el entorno de una organización y sus necesidades en el ámbito de las tecnologías de la información y las comunicaciones.
Competencias transversales CT1 Capacidad de análisis y síntesis
CT2 Capacidad de organización y planificación
CT3 Comunicación oral y escrita en lengua nativa
CT5 Capacidad de gestión de la información
CT6 Resolución de problemas
CT7 Toma de decisiones
CT8 Trabajo en equipo
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Contenidos CONTENIDOS DE LA ENSEÑANZA TEÓRICA
Fundamentos de Gestión del Conocimiento
Modelado del Conocimiento
Herramienta de Gestión del Conocimiento
Minería WEB
Inteligencia de Negocios
Análisis de datos
Herramientas y tecnologías de toma de decisiones
CONTENIDOS DE LA ENSEÑANZA PRÁCTICA Introducción a las herramientas de extracción y gestión del conocimiento
Caso práctico de minería WEB
Caso práctico de Business Intelligence
Caso de uso de análisis de datos empresariales
Caso práctico de toma de decisiones
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Metodología
METODOLOGÍA HORAS HORAS DE TRABAJO PRESENCIAL
HORAS DE TRABAJO NO PRESENCIAL
Sesiones teóricas 30 70 (47%)
Sesiones prácticas 30
Defensa de trabajos 2
Exámenes 3
Tutorías 5
Estudio individual 30 80 (53%)
Preparación de trabajos 30
Análisis de materiales y bibliografía 20
TOTAL 70 80
Criterios de evaluación La evaluación del aprendizaje se realizará a través de las siguientes actividades:
Trabajos grupales sobre un problema real. El trabajo incluirá una parte de carácter teórico y otra de carácter práctico. La memoria presentada supondrá un 30% de la nota final. La defensa oral ante el resto de compañeros o a través de plataformas como foros un 10%.
Trabajos grupales o individuales sobre bibliografía complementaria con una presentación oral y discusión en clase o a través de foros (10% de la nota final).
Prácticas de simulación en grupo o individuales (30% de la nota final).
Una prueba objetiva al final de periodo lectivo con cuestiones teóricas y prácticas que los alumnos deberán realizar de forma individual (20% de la nota final).
Recursos de aprendizaje y apoyo tutorial Meta Brown: Data Mining for Dummies. For Dummies. 2014. ISBN: 978-1118893173 C. Manning and H. Schutze: Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press. First Edition. Massachusetts. 1999.
Nick Milton, Patrick Lambe: The Knowledge Manager’s Handbook: A Step-by-Step Guide to Embedding Effective Knowledge Management in your Organization. Kogan. Second Edition. 2019.
ISBN: 978-0749484606
Grado en Ingeniería Informática – 4º Curso 8
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Tom Provost, Foster Fawcett: Data Science for Business: What you need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking. O’Reilly Media. 2013. P.-N. Tan, M. Steinbach and V. Kumar. Introduction to Data Mining. Addison Wesley, 2006.
Breve CV del profesor responsable (No más de 10 líneas)
Texto
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ADENDA GUÍA DOCENTE ONLINE Vigente durante el curso 2020-21 en caso de confinamiento generado por la crisis del COVID-19
Gestión del conocimiento
Metodología en el entorno online
METODOLOGÍA
(ACTIVIDADES FORMATIVAS)
TOTAL HORAS
HORAS ACTIVIDADES SÍNCRONAS DEL ALUMNO
HORAS ACTIVIDADES ASÍNCRONAS DEL ALUMNO
CLASES SÍNCRONAS
Clases teóricas síncronas 18
40
Clases prácticas síncronas 20
PRUEBAS Y PRESENTACIONES SÍNCRONAS
Pruebas escritas síncronas
2
Pruebas y presentaciones orales síncronas
0
PRUEBAS DE EVALUACIÓN ASÍNCRONAS
Pruebas escritas asíncronas 60
110
RETOS ACADÉMICOS
Enunciado, entrega y retroalimentación de tareas
30
Creación, almacenamiento y búsqueda de información
10
Realización de consultas
y encuestas
0
Discusiones, debates
o diálogos
5
Lección práctica de actividades y contenidos interactivos
0
Generación colectiva
de material
5
TOTAL 150 30-60 90-120
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Criterios de evaluación en el entorno online
EVALUACIÓN PUNTOS
(sobre 10)
PRUEBAS Y PRESENTACIONES SÍNCRONAS
Pruebas y presentaciones orales síncronas
0
Pruebas escritas síncronas
2
PRUEBAS DE EVALUACIÓN ASÍNCRONAS
Pruebas escritas asíncronas
6
RETOS ACADÉMICOS
Enunciado, entrega y retroalimentación de tareas
1
Creación, almacenamiento y búsqueda de información
0,5
Realización de consultas y encuestas
0
Discusiones, debates o diálogos
0
Lección práctica de actividades y contenidos interactivos
0
Generación colectiva de material
0,5
TOTAL 10
PRUEBAS Y RETOS ACADÉMICOS DE EVALUACIÓN ONLINE Prueba asíncrona tipo test sobre métodos de gestión del conocimiento
Prueba asíncrona tipo test sobre minería Web y análisis de datos
Prueba asíncrona práctica: Caso práctico de minería WEB
Prueba asíncrona práctica: Caso de uso en Inteligencia de Negocio.
Prueba asíncrona práctica: Caso de uso de toma de decisiones
Prueba asíncrona: Trabajo/proyecto sobre un problema real de gestión de conocimiento en una empresa.
Tarea: Reto problema WEB Mining
Tarea: Reto análisis datos
Tarea: Reto toma de decisiones
Reto de búsqueda de información en un problema complejo industrial de gestión del conocimiento
Realización de una wiki para el trabajo proyecto final de la asignatura
Recursos de aprendizaje y apoyo tutorial online Data Mining and its Applications for Knowledge Management. https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1210/1210.2872.pdf
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Knowledge Discovery in Data: A Case Study. https://pdfs.semanticscholar.org/c5b6/73bacc1c83823c2c2fdc6a5aafc0f7595628.pdf Data Mining Case Studies. http://dataminingcasestudies.com/DMCS_WorkshopProceedings25.pdf Gestión del conocimiento de una organización y nuevos medios de comunicación interna: el caso de Sonotech. https://personal.us.es/isidromj/php/wp-content/uploads/2008/09/sonotech.pdf Estudios de caso sobre la gestión del conocimiento en cuatro organizaciones colombianas líderes en penetración de mercado. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0123592310701406 Algunos casos de implementación de gestión del conocimiento.
https://es.scribd.com/doc/16346030/Algunos-casos-de-implementacion-de-Gestion-del-Conocimiento