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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



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:



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.



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



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



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



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



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



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

https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1210/1210.2872.pdf



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

https://pdfs.semanticscholar.org/c5b6/73bacc1c83823c2c2fdc6a5aafc0f7595628.pdf

http://dataminingcasestudies.com/DMCS_WorkshopProceedings25.pdf

https://personal.us.es/isidromj/php/wp-content/uploads/2008/09/sonotech.pdf

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0123592310701406



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