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Propuesta de Doctorado en Ingenieríacon acentuación en Computación y Mecatrónica

para implementarse en la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica (FIME) y operarse en el Centro de Innovación, Investigación y Desarrollo en Ingeniería y Tecnología (CIIDIT)

de la Universidad Autónoma de Nuevo León (UANL)

Presentan: Dra. Elisa Schaeffer & Dr. Jesús de León Morales

Propuesta preparada en colaboración con los PTC y los profesores invitados del programa propuesto.

Contacto: Dra. Schaeffer, [email protected], ext. 1637 (FIME) & 1509 (CIIDIT) del conmutador de la UANL.

Aprobada por el Honorable Consejo Universitario de la UANLel 1 de diciembre del 2009

Revisada por la Comisión Académica de la UANLDr. Carlos Guerrero Salazar, Director General de Estudios de Posgrado de la UANL

Revisada por la Comisión Académica de la FIMEM.C. Estéban Báez Villarreal, Director de la FIME

Dr. Moisés Hinojosa Rivera, Subdirector de Posgrado de la FIME

FIME UANL 2009

Resumen ejecutivoDentro del marco de planes y metas institucionales establecidas por la Universidad Autónoma de Nuevo León (UANL) dentro de su Visión 2012, y en el contexto de la consolidación de programas educativos para el desarrollo de Monterrey - Ciudad Internacional del Conocimiento, se presenta aquí la propuesta del programa de Doctorado en Ingeniería con acentuación en Computación y Mecatrónica (DCM). Está propuesta pretende además, impactar en el desarrollo de programas de apoyo a tecnologías de información tal como el Programa para el Desarrollo de la Industria de Software (PROSOFT) de la Secretaría de Economía del Gobierno Federal; así como para contribuir en la ejecución de las estrategias planteadas por el Consejo Ciudadano Asesor para el Desarrollo de Software en Nuevo León, principalmente en aquellas relacionadas con la industria de automatización.

El DCM se constituye como una propuesta de innovación en la formación de recursos humanos de alta calidad que beneficiará a la base industrial y académica, con la finalidad de impactar en el ámbito regional, nacional e internacional; mediante la innovación investigación y desarrollo de software y hardware hacia el desarrollo de nuevas tecnologías. El programa será coordinado por la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica (FIME) y las áreas de TI & Software y Mecatrónica del Centro de Innovación, Investigación y Desarrollo en Ingeniería y Tecnología (CIIDIT) de la UANL. En su esencia, el DCM abre un espacio para la innovación científica, la investigación multidisciplinaria y la consolidación de nuestra institución como líder y elemento de cambio en el desarrollo y aplicación de nuevas tecnologías en Computación y Mecatrónica.

Este programa surge por el reconocimiento de la importancia de formar capital humano altamente capacitado y especializado en la combinación de tecnologías de la información y mecatrónica. Con tal motivación, el DCM integra el estudio científico de manera natural hacia la ingeniería aplicada y el desarrollo tecnológico. Esta combinación permite la producción de productos de alta calidad que contribuyan al desarrollo de la ciencia a nivel nacional e internacional, e impacto directo y tangible a través de la producción de patentes y la promoción de nuevas empresas innovadoras en el campo de las tecnologías de información aplicadas.

Organizado en un plan cuatrimestral y bajo la modalidad de tiempo completo, el DCM tiene una duración de tres años, con unidades de aprendizaje totalizando 120 créditos, agrupadas por su orientación en tres áreas curriculares del Modelo Académico del Posgrado de la UANL: Formación (25 %), investigación (50 %), Divulgación (25 %). Se incluyen un número de unidades obligatorias además de un espectro amplio y variado de unidades optativas que garantiza el aspecto multidisciplinario del programa.

El DCM inicia con la participación de 11 profesores de tiempo completo (PTC) con grados de Doctor en disciplinas como: Ciencias de Automatización, Ciencias de la Computación, Robótica, Sistemas Inteligentes, Física, Ingeniería Eléctrica, Sistemas Automáticos, Ingeniería de Control y Sistemas Dinámicos. Cuenta además con la participación de 8 profesores invitados, así como una vasta base de colaboraciones y convenios con instituciones de investigación y universidades en México y en el extranjero. Con la infraestructura de inicio y los potenciales de desarrollo, se intenta que el programa propuesto sea reconocido mundialmente como un programa doctoral multidisciplinario de excelencia en Computación y Mecatrónica en donde se generan recursos humanos de alto nivel junto con productos científicos y tecnológicos de alto impacto, trabajando en la frontera del conocimiento en las áreas de ingeniería y tecnología.

FIME UANL 2009

Índice...........................................................................................Programa propuesto! 1

....................................................................................................................Nombre del programa ! 1

................................................................................................................................Antecedentes! 1

...................................................................................................................................Justificación! 2

...........................................................................................................Organización administrativa ! 4

............................................................................Apoyo al programa de otras áreas de la facultad! 6

..................................................................................................................................Colaboración! 7

...................................................................................................Objetivos generales y específicos! 8

....................................................................................................................................................Misión! 9.....................................................................................................................................................Visión! 9...................................................................................................................................................Valores ! 9

....................................................................................Líneas de investigación! 10

...........................................................................................................Profesores de tiempo completo! 11.............................................................................................................................Profesores invitados! 13

...................................................................................Operación del programa! 14

...........................................................................................................................Perfil de ingreso! 15

...................................................................................................................Requisitos de ingreso! 16

..........................................................................................................Requisitos de permanencia! 17

...............................................................................................................................................Asesoría! 18.............................................................................................................................Examen predoctoral! 18

................................................................................................................Duración del programa! 19

......................................................................................................Mapa curricular del programa! 20

..............................................................................................................Unidades de aprendizaje! 22

.................................................................................................Unidades de aprendizaje de formación! 23............................................................................................Unidades de aprendizaje de investigación! 25

...............................................................................................Unidades de aprendizaje de divulgación! 26

.......................................................................Requisitos para obtener el grado correspondiente! 27

.......................................................................................................................Perfil del egresado! 28

......................................................................................................................................Competencias! 29

........................................................................................................Campo laboral del egresado! 32

....................................................................................Relación maestro - unidad de aprendizaje! 33

...................................................................................................Infraestructura! 34

......................................................................................................Espacio físico y equipamiento! 34

.....................................................................................................................Acervo bibliográfico! 35

................................................................................................................

FIME UANL 2009

Anexos

Anexo A: Plan de desarrollo a cinco años

Núcleo académico básico

Estudiantes

Infraestructura

Crecimiento estimado

Estrategia de colaboración y convenios

Compromiso institucional

Anexo B: Formato de página web

Anexo C: Instrucciones para la carta de autopostulación

Anexo D: Instrucciones para la preparación del anteproyecto

Anexo E: Formato de solicitud de admisión

Anexo F: Guía de evaluación de entrevistas y documentación

Anexo H: Guía de la evaluación de resolución de problemas

Anexo I: Guía de la evaluación de conocimientos generales

Anexo J: Encuesta anual de seguimiento de egresados

Anexo K: Programas sintéticos de las unidades de aprendizaje

FIME UANL 2009

Programa propuestoNombre del programaDoctorado en Ingeniería con acentuación en Computación y MecatrónicaSe propone el inicio del programa en septiembre del 2009 en plan cuatrimestral.

AntecedentesLa vida moderna nos ha convertido a todos en usuarios diarios de computadoras. Hasta el teléfono celular en su bolsillo puede ser una computadora más potente que el equipo computacional que utilizó la NASA de los EE.UU. durante el programa espacial Apollo en los años sesenta. Solamente en los últimos veinte años, el poder de cómputo, en sus capacidades de procesamiento y almacenamiento de información, ha visto incrementarse unas cien mil veces. Ello ha propiciado un florecimiento de las tecnologías de información que en nuestro tiempo influye en muchos aspectos de la vida diaria. Actualmente, la incorporación de las tecnologías de la información en los procesos de producción, comercialización, de servicios, de educación y de administración pública es un factor clave para la mejora de la competitividad de las organizaciones y los países.

La revolución digital ofrece facilidades que hasta hace pocos años eran impensables: sistemas de posicionamiento global, difusión instantánea del conocimiento y de las obras artísticas, sistemas de control automático de la producción, entre muchas otras. En muchos aspectos de sus aplicaciones contemporáneas, las tecnologías computacionales descansan en un diseño de programas (software) concebido hace casi cien años, en el cual órdenes precisas son ejecutadas por el sistema de cómputo al cual le debe ser proporcionada información suficiente. La implementación de sistemas de software se conoce como la programación de computadoras y el campo de estudio en general como la ingeniería de software.

El espectacular desarrollo de los procesadores en los últimos años ha hecho pensar a los especialistas en formas más aventuradas de computación. Una computación que no requiera tener información completa ni obedecer secuencias de órdenes precisas (inteligencia artificial), que sea capaz de distribuirse en una multitud de procesadores (computación paralela) que pueden estar dispersos por todo el mundo (computación distribuida) y responder a entornos y necesidades variables (computación ubicua). Un cambio importante en los últimos años ha sido que el equipo computacional de hoy ya no se limite a las computadoras de escritorio o portátiles, sino se extiende a dispositivos móviles como teléfonos, máquinas diversas incluyendo diferentes tipos de electrodomésticos inteligentes y automóviles (cómputo integrado): el software que controla la operación de estos dispositivos interactúa cercanamente con los componentes físicos, principalmente mecánicos y electrónicos (hardware) del aparato.

Los nuevos desarrollos de dispositivos inteligentes dependerán fuertemente de innovaciones en el desarrollo de software y su interacción con el hardware: ya no basta con que un dispositivo realice una serie de acciones predeterminada en un ambiente fijo, sino se espera que los sistemas reaccionen dinámicamente a su ambiente y adapten a las necesidades y costumbres de sus usuarios. Tampoco es suficiente que los ingenieros mismos sepan utilizar la tecnología de información: el diseño de la gran mayoría de los servicios y dispositivos tiene que ser tal que cualquiera pueda hacer uso de ellos (usabilidad).

Las implicaciones de las nuevas formas de la computación apenas se están vislumbrando y al igual que como con la primera revolución digital, tiene el potencial de aumentar sustancialmente el grado de riqueza y bienestar de nuestras sociedades. Por eso como nación, no podemos darnos el lujo de dejar pasar la oportunidad de contribuir en nuestro país con las áreas emergentes de las tecnologías de información. El conocimiento de uso de equipo computacional es indispensable para cualquier profesionista y las competencias en la innovación, investigación y desarrollo de software, hardware y nuevas tecnologías de información son aplicables y valoradas en cualquier sector de la industria nacional e internacional.

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México ha instrumentado el desarrollo de programas de apoyo a las Tecnologías de Información, como es el caso del Programa para el Desarrollo de la Industria de Software (PROSOFT). En éste se establecieron estrategias a seguir para impulsar en México las Tecnologías de Información, teniéndose la visión al año 2012:

I. Promover las exportaciones y la atracción de inversiones

II. Educación y formación de personal competente en el desarrollo de software, en cantidad y calidad convenientes

III. Contar con un marco legal promotor de la industria

IV. Desarrollar el mercado interno

V. Fortalecer a la industria local

VI. Alcanzar niveles internacionales en capacidad de procesos

VII. Promover el desarrollo de agrupamientos empresariales

El programa PROSOFT estimula principalmente a la industria del sector Tecnologías de la Información y Comunicación y su operación es responsabilidad de la Secretaría de Economía del Gobierno Federal. El programa propuesto viene a robustecer la segunda, quinta y sexta estrategia planteada por PROSOFT.

El Consejo Ciudadano Asesor para el Desarrollo de la Industria de Software de Nuevo León, con la finalidad de apoyar la iniciativa gubernamental de detonar en el estado el sector de las Tecnologías de Información, propiamente a la Industria del Software, propone seis estrategias:

I. Desarrollo de Mercados

II. Desarrollo de Profesionales de Software

III. Desarrollo de Empresas

IV. Desarrollo de Emprendedores/Empresarios

V. Desarrollo de Facilidades

VI. Sustentabilidad y Alto Valor Agregado

Esta propuesta concuerda en varias de estas líneas, principalmente a la segunda y cuarta estrategia, aportando significativamente a la industria automatizada, fuertemente presente en el estado de Nuevo León.

JustificaciónLa integración de la mecatrónica con las tecnologías de la información se ha evidenciado gracias al acelerado desarrollo tecnológico a nivel regional, nacional e internacional; lo que ha provocado el uso de dispositivos avanzados en los procesos de producción, los servicios y hasta la vida cotidiana. Actualmente, los aparatos más simples (cámaras fotográficas, computadoras, sistemas de telecomunicaciones, etc.) resultan de la interacción sinérgica de elementos computacionales, mecánicos y electrónicos que permiten la obtención de productos, procesos o sistemas más funcionales e inteligentes. Todos estos avances tecnológicos ligan intrínsecamente el software con el hardware. Por esta razón, los nuevos dispositivos dependerán de las innovaciones en el desarrollo de software y de su interacción con el hardware.

Aparte del aspecto de hardware, un producto exitoso de la tecnología de la información cuenta con un buen diseño de la manera en que un usuario interactúa con él. La Interacción Humano-Computadora (HCI) como disciplina atiende aspectos de ergonomía, diseño de producto, usabilidad y factores de forma. HCI atiende en esencia las bases para el desarrollo de productos digitales, hardware-software, no solo software. Es un área consolidada con grupos de interés en la ACM (Association for Computing Machinery) y el IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) y otras organizaciones internacionales del campo de computación y automatización. Más importante, no es solo un área académica, sino de desarrollo profesional en el campo industrial, brindando servicios de diseño, pruebas de usabilidad y estudios. Sin embargo, actualmente HCI no tiene una presencia académica institucional en el país.

La UANL reconoce la importancia de formar capital humano altamente capacitado y especializado en las tecnologías de información y la mecatrónica, por lo que se están abriendo nuevos programas educativos para

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responder a esa demanda, entre ellos este Programa Doctoral. En él se busca integrar conocimientos de la ingeniería de software, de la mecatrónica (hardware) y de la HCI (usuario final) buscando la generación de productos finales innovadores, y asegurando así un ciclo de desarrollo y formación integral, tal como lo plantea el Modelo Educativo de la UANL, que va desde el conocimiento fundamental, hasta la implementación y el impacto funcional.

En México, ninguna institución pública o privada ofrece estas áreas de conocimiento con el nivel y detalle que este Programa ofrece, lo que hace a la UANL, a través de la FIME y el CIIDIT, líder en estas áreas en la formación de recursos humanos y el acceso a colaboraciones con instituciones de renombre mundial, contribuyendo así al cumplimiento de la Visión 2012 UANL. El elemento HCI fortalece la liga entre los aspectos de software y hardware. La Figura 1 ilustra las relaciones entre los campos de estudio del programa propuesto.

Figura 1: Relaciones entre los campos de estudio del programa.

El programa da vida a un ciclo de innovación tecnológica completo, desde el conocimiento fundamental hasta la aplicación en un producto final para la industria. Con tal capital humano se accede a la tecnología de vanguardia y así el programa vincula la oferta científica con la demanda del aparato productivo para soluciones

Con este programa se responde a las necesidades de expertos en la investigación y desarrollo de las tecnologías de información y mecatrónica tanto en la industria como en la academia mexicana e internacional. Se busca formar recursos humanos en disciplinas emergentes con alto impacto socioeconómico. La formación de especialistas en tecnologías de información permite abrir el campo al desarrollo de nuevas tecnologías y generar conocimiento.

Tecnologías de la Información

ComputaciónIngeniería de Software

Mecatrónica

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HCI

Organización administrativaEl programa está sujeto a la organización administrativa de la Universidad Autónoma de Nuevo León (UANL) y la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica (FIME). Se adhiere a la normativa de los programas doctorales de la UANL y la FIME. La propuesta está diseñada según el Reglamento General de Posgrado de la UANL actualizado en el 2009.

El programa tendrá un coordinador académico, propuesto entre los profesores de tiempo completo dedicados al programa, mediante consenso de la planta de profesores del programa para garantizar continuidad administrativa. En asuntos de investigación el coordinador colaborará con los dos coordinadores de las áreas de Tecnologías de la Información (TI) & Software y Mecatrónica del Centro de Innovación, Investigación y Desarrollo en Ingeniería y Tecnología (CIIDIT) de la UANL.

El programa contará con un consejo de expertos particular al área de estudio que se reunirá semestralmente a revisar el estado actual del programa, los avances y las tendencias para el futuro. En el consejo está integrado por empresarios y académicos, expertos en los campos Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) y Mecatrónica externos a nivel regional, nacional e internacional. Este consejo de expertos ayudará a aclarar lineamientos curriculares en los programas educativos de los campos relacionados con las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) en la FIME.

Las áreas de Nanotecnología (que cuenta con el Doctorado en Ingeniería Física Industrial) y Materiales Avanzados (que cuenta con el Doctorado en Ingeniería de Materiales) del CIIDIT de la UANL colaborarán con el programa a través de la realización de proyectos conjuntos de investigación y codirección de tesis. Esta colaboración se refleja también en el listado de profesores invitados del programa propuesto.

Se busca que los procesos de planeación y evaluación del programa funcionen de manera continua y documentada, fieles a las estrategias de la UANL, la FIME y el CIIDIT, con participación de las autoridades, los integrantes del programa y expertos externos. De importancia particular es el perfil y el desempeño del plantel docente, así como las líneas de generación y aplicación del conocimiento del profesorado, las cuales deben ser adecuadas y pertinentes a los objetivos del programa. Todos los profesores deben organizar su trabajo hacia un equilibrio entre la docencia, la investigación, la administración, la divulgación y la vinculación.

Para formar la planta docente de un programa de calidad, es importante poder contar con investigadores que mantienen vinculación con la industria y la academia a nivel nacional e internacional. En muchos sentidos ellos necesitan ser modelo y ejemplo de las competencias que se pretende formar en los estudiantes: adaptables, flexibles, responsables, innovadores, colaborativos, hábiles en tecnologías de información, comunicación y desarrollo de tecnología así como en lenguas extranjeras, buscando constantemente actualizarse como docentes y científicos. En el nivel doctoral, la interacción con el profesorado tiene un impacto profundo e indispensable en la formación del estudiante.

El programa solicitará su inclusión dentro del Padrón Nacional de Posgrados de Calidad (PNPC) una vez que se cumplan los criterios que impone que impone el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT) a programas de reciente creación. Desde su inicio el programa buscará cumplir con los requisitos que se exigen a programas consolidados a nivel internacional del PNPC, dentro de todo lo posible, de una manera determinada, sistemática y documentada. Las estrategias para llegar a esto se detallan en el plan de desarrollo del programa, incluido en el Anexo A en esta propuesta.

La calidad del plantel docente se evalúa sometiendo a los integrantes a la evaluación del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) del CONACyT y el Programa de Mejoramiento del Profesorado (PROMEP) de la Secretaría de Educación Pública (SEP). Es la responsabilidad de cada profesor trabajar en su permanencia no interrumpida en estos dos programas.

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La revisión curricular se realiza anualmente en el mes de junio basado en el desarrollo tecnológico y el estado del arte de los campos de estudio, el retroalimentación de los egresados del programa, el plan de desarrollo institucional y las proyecciones de la industria nacional relacionada con el programa. En esta evaluación participan el consejo de expertos, los profesores y los estudiantes actuales del programa, así como voluntarios entre los egresados y el sector industrial relacionado y su meta es actualizar y adecuar los contenidos de las unidades de aprendizaje del programa.

Desde su inicio, el programa mantendrá una base de datos en forma de un sitio web, públicamente accesible por internet, de alumnos actuales, egresados y productos científicos. Se comunicará anualmente con cada egresado del programa para mantener actualizada la información de su adscripción actual (véase Anexo J) y para buscar oportunidades de colaboración entre los egresados y los estudiantes actuales del programa.

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Apoyo al programa de otras áreas de la facultadEn la planeación del programa se toma en cuenta las carreras de licenciatura y las maestrías existentes de la UANL para asegurar una continuidad en los estudios de los egresados de estas carreras al ingresar el programa doctoral propuesto.

Esta propuesta está asociada con la reciente creación de un programa educativo Ingeniero en Tecnología de Software (ITS) en la FIME y con la reforma de la carrera de Ingeniero Administrador de Sistemas (IAS) de la FIME. El doctorado propuesto busca ser una opción fuerte cuando los graduados de estas carreras de licenciatura llegan a considerar un doctorado. Otras carreras relacionadas en la FIME son Ingeniero en Mecatrónica, Ingeniero en Electrónica y Automatización, Ingeniero en Aeronáutica, Ingeniero Mecánico Electricista, Ingeniero en Electrónica y Comunicaciones y las licenciaturas relacionadas en la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) y en la Facultad de Contaduría Pública y Administración (FACPyA). Todos los egresados de estas carreras son candidatos potenciales a entrar al programa propuesto.

Se contempla para el futuro cercano la posibilidad de una Maestría en Ciencias en Ingeniería en el área de Computación y Mecatrónica en la FIME. El plan de abrir también un nuevo programa educativo a nivel maestría está motivado por la falta de oferta y la gran demanda de parte de estudiantes y la industria en el campo de estudio a nivel maestría en la UANL. Actualmente, los programas a nivel maestría que mejor corresponden al doctorado propuesto son las maestrías profesionalisantes de mecatrónica y de las tecnologías de información, así como la maestría en ingeniería de sistemas de la FIME. Pretendemos ampliar en el futuro cercano la maestría de tecnologías de información a un programa de maestría en dos modalidades que conecte el nuevo programa de licenciatura (inicio en agosto de 2009), Ingeniero en Tecnología de Software, con el programa doctoral propuesto.

La planeación de los programas educativos en el área de software en la FIME en todos los tres niveles (licenciatura, maestría y doctorado) se realiza en colaboración cercana con los profesores que han preparado las propuestas existentes de doctorado y licenciatura, con la reforma del programa educativo IAS y la evaluación para la acreditación de la maestría profesionalisante existente, que también será reformada en la brevedad.

Una meta importante de la creación de programas nuevos es la conservación y fortalecimiento de este tipo de colaboración entre la licenciatura y el posgrado de una manera constante e integral, involucrando a todo el profesorado y los alumnos de los programas. Se busca establecer una forma de trabajar donde los profesores del programa doctoral colaboren en los programas de maestría y licenciatura y los profesores de maestría también colaboren en los de licenciatura para una mayor integración de los programas y una mejor continuidad para el estudiante. También se busca involucrar estudiantes de todos los niveles en actividades conjuntas, tales como conferencias, talleres, proyectos y asesorías.

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ColaboraciónSe propone que el programa tenga su sede académica en la FIME en el campus principal de la UANL en San Nicolás de los Garza, mientras que su sede de investigación se localizará en el CIIDIT en Apodaca. Mientras el programa doctoral pertenece a la FIME, muchas de sus actividades diarias se desarrollarán en el CIIDIT – esto se debe a la sinergía notable que tienen los estudiantes de doctorado al estudiar en centros de investigación en interacción constante con investigadores de alto nivel y con el acceso al equipo de laboratorio y a los recursos bibliográficos a nivel superior. Este tipo de asociación de programas doctorales a centros de investigación ya es frecuente a nivel mundial.

Otra fuente de acercamiento al CIIDIT es la naturaleza interdisciplinaria del programa: lo que se propone es una combinación natural de las áreas de (1) tecnologías de la información y la ingeniería de software y (2) mecatrónica. Las áreas de aplicación de este campo interdisciplinario son amplias; entre las áreas cercanas se encuentra la (3) nanotecnología y (4) materiales avanzados. Estas cuatro áreas son específicamente las áreas de investigación que son desarrolladas en el CIIDIT. Sin embargo, la cobertura del programa no se cierra únicamente a estos campos de aplicación; también se alienta al estudiante que aplique su trabajo en áreas como la bioinformática, ingeniería biomédica, ingeniería industrial, ingeniería de tránsito y manufactura, entre otras. Actualmente se cuenta con colaboraciones, por ejemplo, con las Facultades de Medicina y Psicología de la UANL en proyectos de investigación y asesoría de estudiantes de doctorado.

Las actividades de divulgación del programa buscan fortalecer la conexión entre el doctorado propuesto y los programas educativos relacionados a nivel licenciatura y maestría para asegurar una interacción constante entre los programas y fomentar colaboración entre el profesorado y los estudiantes de todos los programas del campo. Entre las actividades de divulgación se destacan los programas de Verano Científico de la Academia Mexicana de Ciencias (AMC) y el Verano de la Investigación Científica y Tecnológica (PROVERICyT) de la UANL, en los que participan estudiantes de preparatoria y licenciatura.

Se busca un intercambio académico fuerte a través de la realización y recepción de estancias de investigación de estudiantes y profesores. A través de los contactos internacionales de los profesores del programa y los convenios de colaboración de la UANL, de la FIME y del CIIDIT, se facilitará la realización de estancias de los estudiantes del programa en el extranjero, así contribuyendo a la realización del eje transversal de internacionalización del Modelo Educativo de la UANL. La planta tiene convenios de colaboración continua en varios países de la Unión Europea, particularmente en Francia, Finlandia, Holanda e Italia, así como en los Estados Unidos de América. A nivel latinoamericano se colabora en particular con investigadores en Brasil y Chile. Al iniciar operaciones, el programa doctoral buscará formalizar algunas de estas colaboraciones que actualmente son de nivel personal de sus docentes en forma de convenios de colaboración entre programas educativos y grupos de investigación en el extranjero y a nivel nacional. Los contactos de colaboración nacional incluyen al CICESE, CINVESTAV, IPICYT, IPN y algunos institutos tecnológicos.

En particular buscamos que los estudiantes del programa doctoral acudan al programa de Becas Mixtas que opera CONACYT desde hace tres años. También se buscará que los estudiantes realicen estancias en centros de investigación de compañías de nivel internacional; los profesores del programa cuentan con contactos para facilitar esto a nivel nacional e internacional.

Cuando un estudiante está realizando su estancia en el extranjero o a nivel nacional, puede participar en las unidades de aprendizaje con inscripción normal de forma no presencial. Los posibles estudios en la institución receptora se pueden acreditar como cursos de temas electivos (unidades de formación). El comité tutorial se encargará de aprobar o rechazar una solicitud de unidades de aprendizaje externas por parte del estudiante.

Se recomienda por lo menos una estancia nacional (duración mínima dos semanas) e internacional (duración mínima un mes) por estudiante durante los estudios de doctorado, las cuales serán financiadas a través de becas de proyectos, fondos de CONACyT y de las instituciones que reciben al estudiante.

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Objetivos generales y específicosEl programa propuesto se fundamenta en las ciencias básicas y el estudio científico con alcance hasta la ingeniería aplicada y el desarrollo tecnológico. Su objetivo general es la formación de recursos humanos de alto nivel para el desarrollo de las tecnologías de información en México.

Para alcanzar este objetivo, el programa cuenta con profesores investigadores de tiempo completo con formación internacional que impulsan de forma multidisciplinaria nuevas líneas de investigación que permitan desarrollar proyectos en la industria con la participación de las diferentes áreas del CIIDIT. La participación estudiantil intensa, incorporado en el plan curricular, en el desarrollo de proyectos multidisciplinarios entre las ciencias básicas de la computación y la ingeniería aplicada de mecatrónica asegura una educación integral de alta calidad en cumplimiento del Modelo Educativo de la UANL. En adición a la selección cuidadosa del profesorado, también los criterios de admisión al programa doctoral es un elemento clave en asegurar que los recursos formados sean de alto nivel y competitivos a nivel internacional, en coherencia con la Visión 2012.

A nivel doctoral, tal como está planteado en Modelo Académico de Posgrado de la UANL, la formación integral de recursos humanos de alta calidad da lugar a la producción de artículos científicos de impacto, acompañado por la producción de patentes y la creación de nuevas empresas innovadoras en los campos multidisciplinarios de las tecnologías de información y mecatrónica aplicadas.

En específico, se busca avanzar en el nivel de conocimiento de la ingeniería y las ciencias de la computación y mecatrónica en México y en particular contribuir a eliminar la brecha entre los expertos de software y los expertos de hardware: los graduados del programa propuesto tendrán bases fuertes en los dos campos y en las ciencias básicas en las cuales se fundamentan. Se pretende formar expertos multidisciplinarios con conocimientos y habilidades de los dos campos: computación y mecatrónica, con énfasis especial en la ingeniería de software y con la capacidad de aplicar su trabajo en toda ingeniería relacionada con las tecnologías de la información.

En el Plan de Desarrollo Institucional 2007-2012 de la UANL, se plantean cinco objetivos estratégicos. Este programa propuesto contribuye de forma directa a los primeros dos. El primer objetivo es, resumiéndolo a nivel doctoral., contar con una amplia y diversificada oferta educativa para la formación de científicos competentes a nivel nacional e internacional y con una alta adaptabilidad en el mundo laboral. En este programa en particular se enfatiza como un objetivo específico la adaptabilidad laboral de los egresados, lo que se logra por un diseño curricular flexible, actualizado y dinámico.

El segundo objetivo es, desde el punto de vista de la ciencia y la ingeniería, que la UANL sea un polo de desarrollo científico y tecnológico de alto impacto social y académico, por sus contribuciones relevantes a la generación y aplicación del conocimiento y a la atención de problemáticas significativas del desarrollo del estado y del país. Para contribuir en el cumplimiento de este objetivo, el programa enfatiza en particular la producción científica y tecnológica de los estudiantes y del profesorado y la colaboración con la industria. Su segundo objetivo específico es la creación y difusión de productos concretos de desarrollo científico y tecnológico en los campos de computación y mecatrónica. Para cumplir con este objetivo, el programa incluye unidades de aprendizaje que directamente apoyan la producción académica de los estudiantes, mientras los requisitos de permanencia y egreso aseguran que los avances del estudiante se documenten y presentan como productos científicos.

Todos los objetivos del programa aportan en fortalecer la industria, el sector de desarrollo tecnológico y la academia en los campos de computación y mecatrónica tanto en la región como en el país.

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Misión Dotar de expertos de alto nivel en la ingeniería de computación y mecatrónica y sus diversas aplicaciones mediante la formación de recursos humanos de alta calidad con estándares internacionales a nivel posgrado para el desarrollo económico y social a nivel regional, nacional e internacional.

Visión Ser reconocido mundialmente como un programa doctoral multidisciplinario de excelencia en computación y mecatrónica en donde se generan recursos humanos de alto nivel junto con productos científicos y tecnológicos de alto impacto, trabajando en la frontera del conocimiento en las áreas de ingeniería y tecnología.

Valores ✓Responsabilidad.

✓ Integridad.

✓Honestidad.

✓Disciplina.

✓ Innovación.

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Líneas de investigaciónEn el programa propuesto se desarrollarán directamente las siguientes Líneas de Generación y Aplicación del Conocimiento (LGCA):

I. Análisis y diseño de sistemas adaptativos, distribuidos, integrados y ubicuos

II. Control de procesos y sistemas dinámicos

III. Desarrollo, integración y usabilidad de nuevas tecnologías y procesos

Se formalizarán nuevos Cuerpos Académicos (CA) en la convocatoria de 2009 con los profesores del programa propuesto, asociados con las líneas de investigación del programa. Adicionalmente, el posgrado desarrollará investigación relacionada no solamente con estas LGCA sino también con las LGCA de campos de aplicación tales como nanotecnología, investigación operativa y materiales avanzados.

Los CA del programa serán enfocados a distintos aspectos de las Tecnologías de Información y la Mecatrónica y se colaborará cercanamente con los CA consolidados existentes en la FIME. La función de los CA y la colaboración entre ellos en el apoyo al doctorado será coordinado en concordancia con las políticas y estrategias del Sistema de Investigación, Innovación y Desarrollo Tecnológico de la Universidad Autónoma de Nuevo León (SIIDTUANL) para sistematizar su operación y asegurar un buen grado de consolidación y producción científica.

El programa cuenta con profesores que se dedican de tiempo completo al programa y también con profesores invitados que imparten algunas unidades de aprendizaje y asesoren trabajos de tesis aún si están afiliados con otro programa.

Los profesores invitados provienen no solamente de la FIME sino de diferentes facultades y de instituciones externas. La meta concreta es que todos los profesores del programa pertenezcan al SNI y cuenten con el perfil deseable del PROMEP. No se contratará ningún doctor que no tenga el potencial de entrar a estos dos sistemas en corto plazo.

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Profesores de tiempo completo El programa propuesto cuenta en este momento con once (11) doctores que serán Profesores de Tiempo Completo (PTC) del programa desde el inicio de sus operaciones.

I. Dr. Jesús de León Morales, Doctor en Ciencias en Automatización (Claude Bernard, Lyon 1, Francia, 1992)

II. Dra. Satu Elisa Schaeffer, Doctora en Ciencias en Computación (Helsinki University of Technology, Finlandia, 2006)

III. Dr. José Arturo Berrones Santos, Doctor en Ciencias en Física (Universidad Autónoma del Estado de Morelos, 2003)

IV. Dra. Beatriz Cristina López Walle, Doctora en Microrobótica (Université de Franche-Comté, Francia, 2008)

V. Dr. Luis Martín Torres Treviño, Doctor en Ciencias en Sistemas Inteligentes (ITESM, Monterrey, 2001)

VI. Dr. César Guerra Torres, Doctor en Ingeniería Eléctrica (UANL, San Nicolás de los Garza, 2009)

VII. Dr. Juan Ángel Rodríguez Liñán, Doctor en Ingeniería Eléctrica (UANL, San Nicolás de los Garza, 2009)

VIII. Dr. Víctor Manuel González y González, Doctor en Ciencias en Computación (University of California at Irvine, EE.UU., 2005)

IX. Dr. Efraín López Damian, Doctor en Sistemas Automáticos (Inst. Nac. de Ciencias Aplicadas, Francia, 2007)

X. Dra. Griselda Quiróz Compean, Doctora en Control y Sistemas Dinámicos (IPICYT, San Luís Potosí, 2008)

XI. Dr. Maximino Salazar Lechuga, Doctor en Ciencias en Computación (University of Birmingham, Reino Unido, 2009)

Durante el año 2009, contamos adicionalmente con un colaborador posdoctoral Dr. Javier Almaguer Martínez, Doctor en Ciencias con Especialidad en Física (Universidad Autónoma del Estado de Morelos, 2008). El Dr. Almaguer colaborará en el área de las aplicaciones de la mecánica estadística a la computación y la optimización bajo la instrucción del Dr. Berrones con fondos de CONACyT y es un candidato fuerte para su contratación como PTC en el CIIDIT al concluir su estancia posdoctoral.

Del profesorado inicial del programa propuesto, la mayoría (más de 70 por ciento) estudiaron a nivel posgrado o posdoctoral en el extranjero y en particular el profesorado cuenta con experiencia amplia de procesos académicos y métodos educativos de universidades europeas. Esto posiciona bien el programa propuesto con respeto al eje transversal de innovación académica del Modelo Educativo de la UANL al compartir experiencias e ideas sobre la docencia y la organización administrativa del programa.

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En el siguiente cuadro, presentamos la relación de los PTC del programa con respecto a su estado en el SNI, el perfil deseable de la SEP-PROMEP, la modalidad de su contratación en la UANL y su participación en las Líneas de Generación y Aplicación del Conocimiento (LGCA) del programa propuesto.

Se indica con “Asp.” los casos donde el profesor está actualmente en proceso de evaluación del reconocimiento y con “*” los PTC que no han solicitado todavía el perfil deseable pero han recibido el apoyo de incorporación de nuevos PTCs al PROMEP que pueden solicitar profesores de recién ingreso a la institución (típicamente un año antes de solicitar el perfil). Los profesores quienes comienzan los labores en la UANL en agosto de 2009, solicitarán los proyectos PROMEP en la convocatoria siguiente igual que su incorporación al SNI como un requisito indispensable de pertenencia al programa doctoral y al CIIDIT de la UANL.

De igual forma, los PTC que actualmente cuentan con proyectos PROMEP, solicitarán el perfil deseable en la próxima convocatoria. Los profesores del programa se apoyan entre sí para la preparación de propuestas y solicitudes para fomentar la colaboración y mejorar la calidad de las solicitudes presentadas.

Cuadro 1. Profesores de tiempo completo del programa.

Profesor del programa SNI PROMEP PTC LGAC I LGAC II LGAC III

Dr. Jesús de León Morales 2 X X X X X

Dra. Satu Elisa Schaeffer C X X X X

Dr. José Arturo Berrones Santos 1 X X X X

Dra. Beatriz Cristina López Walle 1 * X X X X

Dr. Luis Martín Torres Treviño C * X X X

Dr. César Guerra Torres X X X X

Dr. Juan Ángel Rodríguez Liñán X X X

Dr. Víctor Manuel González y González 1 X X X

Dr. Efraín López Damian 1 X X X X

Dra. Griselda Quiroz Compean 1 X X X X

Dr. Maximino Salazar Lechuga X X X

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Profesores invitadosActualmente se cuenta con ocho (8) profesores invitados al iniciar operaciones del programa y estaremos incorporando más profesores según las expresiones de interés de los colaboradores de los PTC del programa.

Los profesores invitados participan como coasesores, miembros de comités tutoriales y docentes de unidades de aprendizaje de tópicos selectos según las necesidades del programa y sus alumnos y la disponibilidad e intereses del profesor invitado en cuestión.

I. Dr. Virgilio González González, CIIDIT & FIME, UANL (materiales avanzados)

II. Dr. Sergio Mejía Rosales, CIIDIT & FCFM, UANL (nanotecnología)

III. Dr. Hernán Larralde Ridaura, UNAM (física estadística)

IV. Dra. Laura Cruz Reyes, ITCM (ciencias computacionales, optimización inteligente)

V. Dr. Gregorio Toscano Pulido, CINVESTAV Cd. Victoria (ciencias computacionales)

VI. Dr. Mario Castelán, CINVESTAV Saltillo (ciencias computacionales)

VII. Dr. Roger Ríos Mercado, FIME, UANL (investigación de operaciones)

VIII. Dra. Yasmín Ríos Solis, FIME, UANL (investigación de operaciones, bioinformática)

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Operación del programaEl programa doctoral está basado en los modelos educativos constructivistas que modifican los papeles tradicionales de profesores y estudiantes, buscando un mayor grado de proactividad e independencia en los alumnos: en el nivel doctoral el alumno ya es el responsable de sus estudios y el actor principal, mientras el profesor ofrece apoyo, dirección y recursos. Se respeta en toda la planeación el nuevo modelo académico para de la UANL.

El programa es de modalidad de tiempo completo. No se aceptarán estudiantes de tiempo parcial ni estudiantes que deseen continuar trabajando durante sus estudios. Para mayor flexibilidad, se combinan elementos presenciales y no presenciales. En los módulos no presenciales se aprovecha fuertemente el uso de las tecnologías de comunicación y de información, por lo cual es necesario que los alumnos que elijan la forma no presencial (donde aplique) cuenten con acceso al Internet de banda ancha.

Cada estudiante preparará una página web personal (véase formato en anexo B) que servirá como un portafolio general de todas las actividades que realizan durante sus estudios. Esta página le servirá al estudiante en el futuro como un portafolio de sus competencias y al programa para la divulgación del trabajo realizado. Otro aspecto de énfasis especial es la realización de estancias académicas en institutos de educación superior y centros de investigación a nivel nacional e internacional.

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Perfil de ingresoEl candidato para el programa cuenta con título de maestría reconocido por la UANL, preferentemente en áreas afines a las Ingenierías y a las Ciencias Exactas, como las ciencias de la computación, ingeniería eléctrica o electrónica, matemática, ingeniería industrial, física para los estudiantes que se especializan en aspectos de hardware-software de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC), incluyendo la psicología cognitiva para estudiantes enfocados a aspectos de la HCI. Sin embargo, dada la naturaleza multidisciplinaria del programa, y a juicio del Comité de Admisión, se considerarán casos excepcionales.

El candidato es proactivo y cuenta con capacidad de análisis y síntesis. Es preparado y motivado a trabajar en grupos interdisciplinarios. Con respeto a sus conocimientos y competencias existentes, se valora especialmente que posea bases fuertes en abstracción matemática, mecánica y algorítmica.

Se espera que el estudiante del programa cuente con las habilidades básicas para búsqueda independiente de información, la evaluación de la calidad y pertinencia de la información que encuentra y la aplicación creativa de esa información en las diversas actividades que enfrenta en sus estudios. También es indispensable un nivel adecuado del idioma inglés para la lectura y redacción de textos científicos y para la presentación de trabajos y discusiones científicos. El aspirante tiene una actitud de aprendizaje continuo y proactivo en mejorar su fluidez en lenguas extranjeras.

Adicionalmente, el aspirante sabe trabajar bajo presión y sujeto a un desarrollo constante de las tecnologías que utiliza en su trabajo. Se requiere buena disciplina para el estudio, aptitud para el manejo de herramientas de las tecnologías de la información y comunicación, creatividad y confianza en sí mismo.

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Requisitos de ingresoEl proceso de admisión está diseñado para seleccionar entre los aspirantes con maestría aquellos que tienen la capacidad para la asimilación de información nueva y la abstracción necesaria para llevar a cabo estudios de nivel doctorado en el campo. Se busca evaluar su compromiso con el programa, su capacidad de asimilar y aplicar información científica y su capacidad organizacional.

Es importante que el programa comunique claramente a través del proceso de admisión al aspirante las metas y el modelo educativo para asegurar la admisión de estudiantes que tienen la disciplina requerida para el autoaprendizaje, la capacidad de trabajar en equipo entre pares y la creatividad que permite formar investigadores innovadores.

El aspirante debe entregar una solicitud vía electrónica en formato PDF compuesta por los documentos siguientes:

1. Curriculum vitae en formato libre (1-3 hojas de tamaño carta, tamaño de letra 10-12), detallando en particular toda la educación superior recibida y experiencia laboral relevante al campo de estudios.

2. Título(s) de maestría y kárdex de estudios realizados (escaneados).

3. Lista de publicaciones, pósters y ponencias científicas (deseable).

4. Carta de autopostulación en español (véase anexo C).

5. Por lo menos dos (2) cartas de recomendación de docentes o investigadores que conocen el trabajo del aspirante o su desempeño académico.

6. Anteproyecto (véase anexo D).

7. Formato de solicitud del programa apropiadamente llenado (anexo E).

El concurso de admisión consiste en la evaluación de la documentación entregada, entrevistas individuales (véase anexo F) con profesores del programa y resolución de problemas a libro abierto (véase anexos H e I).

La decisión de admisión la toma el comité de profesores del programa basado en el desempeño total del aspirante en el concurso de admisión. Adicionalmente, el candidato deberá cumplir con los requisitos de admisión al posgrado de la FIME y de la UANL, en particular, el examen general de conocimientos (EXANI III) y el examen de competencia en inglés (EXCI) aplicados por la Universidad. Las fechas del proceso de admisión se sincronizan con las de la UANL.

Las convocatorias de admisión se publican en el sitio web del programa, http://it.ciidit.uanl.mx/tic/posgrado/dcm/, y se circulan vía correo electrónico a nivel nacional e internacional.

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Requisitos de permanenciaTodos los profesores de tiempo completo del programa están disponibles para colaborar con cualquier estudiante del programa. Se busca fomentar una interacción constante entre los profesores y todos los estudiantes. En las actividades del programa se incorpora mucho trabajo en equipo y actividades colaborativas interdisciplinarias: es de importancia especial que alumnos con diferentes fortalezas y debilidades trabajen juntos para aprender uno del otro y que busquen el apoyo no únicamente de sus asesores asignados, sino de todo el plantel docente del programa.

De acuerdo con las competencias fundamentales del programa, se establece la siguiente trayectoria académica del estudiante, una vez lograda su admisión al programa doctoral:

1. El comité de admisión, asignado entre los PTC del programa, indica al estudiante las unidades de aprendizaje que debe cursar el primer cuatrimestre (en adición a las unidades obligatorias de Tesis I y Redacción científica en español), según los intereses del alumno, las fortalezas y debilidades que mostró durante el proceso de admisión y las necesidades previstas por su tema tentativo de tesis.

2. Antes de concluir el segundo cuatrimestre, el estudiante deberá tener identificada una temática de interés y un asesor o dos coasesores (detallado abajo).

3. En caso de todavía no contar con un asesor al inicio del segundo cuatrimestre, el estudiante puede proponer libremente y en base a sus propios intereses, las unidades de aprendizaje a cursar durante el segundo cuatrimestre. La selección será revisada y aprobada por el comité de profesores.

4. Al inicio del tercer cuatrimestre, el asesor (o los asesores) convocará a un comité tutorial para el seguimiento del alumno. El asesor será necesariamente uno de los miembros de dicho comité.

5. El comité tutorial se encargará de diseñar el examen predoctoral (detallado abajo), que el alumno debe aprobar antes de concluir su cuarto cuatrimestre.

6. Antes de terminar el quinto cuatrimestre el estudiante deberá presentar ante el comité tutorial su propuesta del proyecto de tesis doctoral, la cual debe contar con el visto bueno de su asesor o sus asesores.

7. Una vez presentado y aprobados la propuesta del proyecto de tesis doctoral y el examen predoctoral, el estudiante deberá completar todos los créditos del programa y cubrir los requisitos de graduación.

La estructura de este proceso se ilustra cuatrimestre por cuatrimestre en el siguiente cuadro.

Cuadro 2: Proceso y requisitos de permanencia en el programa.

Primer cuatrimestre

Segundo cuatrimestre

Tercer cuatrimestre

Cuatro cuatrimestre

Quinto cuatrimestre

Sexto cuatrimestre

Séptimo cuatrimestre

Octavo cuatrimestre

Noveno cuatrimestre

Introducción a las LGAC del programa doctoral

Selección de asesor y tema de tesis

Formación de comité tutorial

Examen predoctoral

Presentación de la propuesta

Desarrollo de las contribuciones principales del proyecto de tesis y la redacción de la misma, simultáneamente a la publicación y presentación de los resultados obtenidos

Revisión y defensa de la tesis doctoral.







Introducción a las LGAC del programa doctoral

Desarrollo inicial del trabajo de tesis - revisión de antecedentes, desarrollo inicial de las contribuciones tentativas del proyecto de tesis simultáneamente a la presentación y publicación de los resultados iniciales.












Este diseño de trayectoria académica otorga especial importancia al proyecto de investigación del estudiante, en total consonancia con las competencias. Cualquier imprevisto concerniente a la trayectoria del estudiante dentro del programa doctoral será resuelto por el comité tutorial, o en su defecto, por el comité de profesores.

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AsesoríaCada alumno está asesorado desde su segundo cuatrimestre, o antes, por un asesor o dos coasesores, posiblemente uno de ellos siendo profesor invitado del programa. A partir del tercer cuatrimestre se incorporan miembros del comité tutorial de tal manera que al terminar el tercer cuatrimestre se formaliza el comité tutorial de un mínimo de cinco (5) doctores, por lo menos uno de ellos siendo profesor de tiempo completo del programa.

Se recomienda coasesoría entre dos profesores del programa o de parte de un profesor invitado del programa para cubrir la naturaleza interdisciplinaria del programa. Se exige que por lo menos dos de los miembros del comité sean externos al programa; se recomienda un revisor de otra facultad para temas interdisciplinarios en adición del experto externo a la UANL. Se recomienda incluir un revisor extranjero en cada comité tutorial.

Examen predoctoralEs un requisito obligatorio para el egreso del doctorado haber aprobado el examen predoctoral, el cual se aplica por el comité tutorial en el cuarto cuatrimestre de estudios. Mediante este examen se busca evaluar la capacidad del estudiante para desarrollarse como investigador independiente. Se busca que las asignaturas se encuentren dentro de la temática de interés del alumno contemplada para su proyecto de tesis. El examen predoctoral no otorga créditos.

El examen será diseñado y evaluado por el comité tutorial. El examen tiene duración máxima de ocho horas, con un total de cuatro pruebas: dos pruebas escritas, una prueba práctica (por ejemplo de programación o construcción de prototipos) y una oral. En estas pruebas se evalúa la capacidad del estudiante para realizar diferentes tipos de actividades necesarias para poder exitosamente llevar a cabo el trabajo de tesis propuesto, seleccionando temas de las unidades de aprendizaje de formación que ha estudiado el estudiante en el programa.

El comité tutorial propone el examen al comité de profesores del programa para que lo aprueben (con la revisión necesaria) para ser aplicado al estudiante. Cada prueba escrita deberá calificarse por al menos un miembro del comité tutorial. La evaluación oral será ante el comité, en situación de mayoría (entendiéndose por esto, ante al menos la mitad más uno de los miembros). El comité tutorial ponderará los resultados y decidirá una evaluación (aprobada o reprobada) para cada una de las cuatro pruebas. Aquellas asignaturas que resulten reprobadas podrán volver a ser sometidas a examen una vez más. El resultar con alguna asignatura reprobada en dos ocasiones causará la baja del alumno del programa doctoral. Cabe resaltar que la reprobación de una materia puede afectar la beca que goza el alumno aún en el caso que no se le de baja, dado que la beca no está otorgado ni administrado por el programa doctoral, sino organismos externos a ello.

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Duración del programaEl programa es de la modalidad de tiempo completo. El programa incluye actividades no presenciales, aprovechando las tecnologías de las comunicaciones y de la información para fomentar interacción entre los alumnos y los profesores en las actividades no presenciales.

El programa tiene duración de tres años: esto corresponde a 3,600 horas que se dividen en 120 créditos. Un crédito otorgado es equivalente en promedio a 30 horas de trabajo del estudiante – si el estudiante tiene bases débiles en los prerequisitos de la unidad de aprendizaje, es posible que necesite asignar más tiempo a sus estudios para aprobar la unidad de aprendizaje.

La operación es cuatrimestral, que es conveniente con respecto a la realización de estancias en el extranjero de los estudiantes y los profesores y la integración de investigadores visitantes en actividades de docencia. Cada cuatrimestre consiste en 14 semanas de trabajo.

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Mapa curricular del programaLas unidades de aprendizaje ofrecidas en el Programa Doctoral están agrupados por su orientación en tres áreas curriculares del Modelo Académico de Posgrado de la UANL:

I. Formación – 25% de los créditos del programa, mínimo 30 créditos

II. Investigación – 50% de los créditos del programa, mínimo 60 créditos

III. Divulgación – 25% de los créditos del programa, mínimo 30 créditos

Un crédito corresponde a 30 horas del estudiante en promedio. Es importante notar que no es la cantidad de horas de clase, sino la cantidad de horas que dedica el alumno en la unidad de aprendizaje (en preparar ponencias, hacer ejercicios, asistir a clase, etcétera).

El programa es cuatrimestral (enero-abril, mayo-agosto, septiembre-diciembre) por lo que la carga de créditos por cada uno de los tres cuatrimestres anuales está entre 12 y 14 créditos de tal manera que sumen a lo largo de los tres años al mínimo al total de 120, cumpliendo con los mínimos totales definidos por área. En cada cuatrimestre, la duración de las unidades de aprendizaje es de 14 semanas, dando una carga semanal de trabajo entre 30 y 36 horas de las unidades de aprendizaje cursados por los estudiantes. Típicamente se desarrollan proyectos individuales o en grupo durante las últimas 2-4 semanas de cada unidad de aprendizaje que también permite que a finales de los cuatrimestres se realizan estancias.

Particularmente, el trabajo de tesis de un estudiante no se interrumpe entre cuatrimestres. Los periodos vacacionales de la Navidad y la Semana Santa son respetados - no hay un periodo vacacional fijo en el verano, pero se recomienda la inclusión de actividades no presenciales en las unidades de aprendizaje impartidas en el verano para permitir mayor flexibilidad en la realización de estancias en instituciones externas.

El alumno debe completar un mínimo de 30 créditos de unidades de aprendizaje de formación (UAF), con 80% (24 cr.) de unidades obligatorias y 20% (6 cr.) de unidades optativas. Las unidades de aprendizaje de investigación (UAI) suman un mínimo de 60 créditos, con un 80% (48 cr.) de unidades obligatorias. Las unidades de aprendizaje de divulgación (UAD) suman 30 créditos, con 80% (24 cr.) de unidades obligatorias y 20% (6 cr.) de optativas.

El diseño curricular está basado en garantizar lo planteado en el Modelo Educativo de la UANL, incorporando en todos sus aspectos los ejes rectores estructuradores: la educación centrada en el aprendizaje y la educación basada en competencias.

El plan curricular es dinámico y se adapta a los requerimientos sociales e institucionales, conforme a los ejes operativos del modelo educativo de flexibilidad curricular. Por ende, las unidades obligatorias de formación no son las mismas para cada estudiante. En el área de formación el 80% de los créditos serán de unidades seleccionadas por el comité tutorial1 del estudiante por cuatrimestre con el fin de alcanzar una mejor correspondencia entre sus estudios anteriores y las necesidades de formación en su área de especialidad.

En la siguiente tabla se muestra las unidades obligatorias por cuatrimestre (Tesis I-IX, dos unidades de redacción científica y dos unidades de divulgación de trabajos científicos) y los rangos de las cantidades de créditos adicionales por cuatrimestre. Es la responsabilidad del estudiante asegurar que cumpla con la cantidad total mínima de créditos establecidos en las tres áreas.

A muchas de las unidades de aprendizaje no se fija el cuatrimestre en el cual se cursa la unidad, porque depende del nivel, orientación e interés del estudiante. Esto permite la flexibilidad necesaria para adaptar y responder a tendencias educativas y tecnológicas a nivel nacional e internacional.

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Cuadro 3: Mapa curricular del programa.

Primer cuatrimestre

Segundo cuatrimestre

Tercer cuatrimestre

Cuatro cuatrimestre

Quinto cuatrimestre

Sexto cuatrimestre

Séptimo cuatrimestre

Octavo cuatrimestre

Noveno cuatrimestre

Unidades obligatorias del Área curricular de investigación (48 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de investigación (48 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de investigación (48 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de investigación (48 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de investigación (48 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de investigación (48 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de investigación (48 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de investigación (48 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de investigación (48 cr.)

Tesis I Tesis II Tesis III Tesis IV Tesis V Tesis VI Tesis VII Tesis VIII Tesis IX

5 cr. 5 cr. 5 cr. 5 cr. 5 cr. 5 cr. 5 cr. 5 cr. 5 cr.

Taller interdisciplinario de resolución de problemas I (durante el primer año de estudios, en cualquier cuatrimestre) 3 cr.



Unidades obligatorias del Área curricular de divulgación (24 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de divulgación (24 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de divulgación (24 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de divulgación (24 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de divulgación (24 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de divulgación (24 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de divulgación (24 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de divulgación (24 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de divulgación (24 cr.)

Redacción científica en español

Redacción científica en inglés

Presentación de trabajos científicos 1 Obligatoriamente en uno de los cuatrimestres del segundo año.



Publicación de trabajos científicos 1 Obligatoriamente en uno de los cuatrimestres del tercer año.



3 cr. 3 cr. 6 cr.6 cr.6 cr. 6 cr.6 cr.6 cr.

Un total de 6 cr. de unidades de aprendizaje de divulgación seleccionados por el comité de admisión y posteriormente el comité tutorial para cada estudiante para fortalecer su formación como investigador, dependiendo de su nivel y avance en el trabajo de investigación.









Unidades obligatorias del Área curricular de formación (24 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de formación (24 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de formación (24 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de formación (24 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de formación (24 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de formación (24 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de formación (24 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de formación (24 cr.)Unidades obligatorias del Área curricular de formación (24 cr.)

Por lo menos cuatro (4) unidades (12 cr. ) de formación durante los primeros cuatro cuatrimestres, seleccionados por el comité de admisión y posteriormente el comité tutorial para cada estudiante para fortalecer su formación como investigador y apoyar al iniciar su trabajo de tesis. En estas unidades se basa el examen predoctoral.




Otras por lo menos cuatro (4) unidades (12 cr.) de formación durante los restantes cinco cuatrimestres, seleccionados por el comité tutorial para cada estudiante para apoyar a su trabajo de tesis y su formación como investigador. Por mínimo dos de las unidades cursadas en el área de formación deben ser de Tópicos selectos.





Unidades optativas de todas las áreas curricularesUnidades optativas de todas las áreas curricularesUnidades optativas de todas las áreas curricularesUnidades optativas de todas las áreas curricularesUnidades optativas de todas las áreas curricularesUnidades optativas de todas las áreas curricularesUnidades optativas de todas las áreas curricularesUnidades optativas de todas las áreas curricularesUnidades optativas de todas las áreas curriculares

Unidades de los tres áreas para llegar al total de 12-14 créditos cuatrimestrales, cumpliendo con los mínimos por área, con un mínimo de 12 cr. de unidades optativas de investigación (llegando a un total de 60 cr.), un mínimo de 6 cr. de unidades optativas de divulgación (llegando a un total 30 de cr.) y un mínimo de 6 cr. de unidades optativas de formación (llegando a un total de 30 cr.).









12-14 cr. 12-14 cr. 12-14 cr. 12-14 cr. 12-14 cr. 12-14 cr. 12-14 cr. 12-14 cr. 12-14 cr.

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Unidades de aprendizajeLa lista de unidades de aprendizaje y sus contenidos están sujetos a revisión anual para garantizar que esté adecuado, pertinente a las necesidades de la industria, actualizado y que tenga el grado necesario de flexibilidad. Se utilizan diversas modalidades para el aprendizaje y para la evaluación del trabajo del estudiante, con énfasis en la retroalimentación constructiva verbal en lugar de pura evaluación numérica.

La implementación de las unidades de aprendizaje permite formación natural de grupos multidisciplinarios de colaboración por la realización de proyectos conjuntos, así como la adaptación a los diferentes ritmos y estilos de aprendizaje de los alumnos. En un nivel de doctorado es esencial fortalecer la autonomía, la creatividad y la capacidad crítica independiente del alumno.

La independencia, capacidad organizacional y la responsabilidad de los estudiantes, tal como planteado en el Modelo Educativo de la UANL, se refleja en los módulos no presenciales. En su realización se utilizarán diversas tecnologías de la información y comunicación, entre ellos la plataforma NEXUS de la UANL. No habrá un mínimo de estudiantes para abrir un grupo - es posible que un sólo estudiante curse una unidad de aprendizaje en un cuatrimestre dado. El diseño de las actividades de aprendizaje y las formas de evaluación de las unidades de aprendizaje tiene como objetivo asegurar atención individual y en grupo de estudiantes, tal como planteado en el modelo educativo.

Los programas sintéticos de todas las unidades de aprendizaje del programa propuesto se encuentran en el Anexo K de este documento.

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Unidades de aprendizaje de formaciónLa selección de las unidades de aprendizaje de formación se realiza de manera cuatrimestral con un 20% de optativos del total (6 créditos). Durante el proceso de admisión el comité de admisión recomienda al comité de profesores la asignación de la(s) unidad(es) de cada alumno para el primer cuatrimestre. Posteriormente, el asesor de la tesis del estudiante prepara la propuesta de las unidades para presentar ante el comité de profesores. Al haber sido asignado un comité de tesis, la selección de las unidades por cuatrimestre la hará el comité. No todos los estudiantes llevan las mismas unidades de aprendizaje, ni en el mismo orden. La selección dependerá de los conocimientos anteriores del alumno, su tema de tesis y de la sinergía con otros estudiantes del programa.

Todas las unidades de aprendizaje de formación tienen la misma extensión de tres (3) y una carga promedio semanal de 6.5 horas por unidad de aprendizaje de trabajo total del estudiante (las 90 horas de los tres créditos divididas entre las 14 semanas del cuatrimestre). De estas horas, un máximo de tres horas semanales por unidad son en el aula, aunque en muchos casos hasta las horas presenciales con el profesor se realizan en el laboratorio en lugar de un salón. Todas las unidades de aprendizaje incluyen trabajo práctico de laboratorio.

Cada estudiante tiene que completar 12 créditos (4 unidades) de este grupo durante los primeros cuatro cuatrimestres. De las unidades de aprendizaje cubiertas mediante estos 12 créditos, el comité tutorial del estudiante seleccionará temas relacionados para conformar el examen predoctoral del estudiante, el cual deberá aplicarse durante el cuarto cuatrimestre.

En el campo de estudio del programa, muchos de los temas se desarrollan y evolucionan con un paso acelerado y constantemente emergen temas y tecnologías nuevas. Para tener mayor agilidad curricular, atenderemos muchos de estos temas en unidades de aprendizaje de temas selectos donde se ajustará y modernizará el contenido aún más frecuentemente que en las otras unidades. La siguiente lista de unidades incorpora los aspectos del campo de estudio que forman la base sobre la que se desarrollan las nuevas tecnologías.

Arquitectura de computadoras Interacción humano-computadora

Circuitos electrónicos análogos y digitales Mecánica analítica

Complejidad computacional Mecánica estadística en el cómputo y la teoría de la información

Control de sistemas dinámicos Métodos heurísticos y computación evolutiva

Control digital Métodos matemáticos para la computación científica

Control no lineal Modelado matem. y sim. en sist. discr., cont. y mediante agentes

Controladores y microcontroladores programables Procesamiento de datos

Cómputo ubicuo y móvil Procesos estocásticos

Dinámica no lineal y caótica Procesos y métodos de ingeniería de software

Diseño y análisis de algoritmos Programación científica

Diseño y análisis de experimentos Pronósticos y series de tiempo

Diseño y eval. de interfaces de usuario y sistemas interact. Redes de telecomunicaciones

Diseño, análisis y prog. de sist. integ., paralelos y distrib. Robótica

Diseño mecánico de sistemas mecatrónicos Sistemas complejos

Elementos de electrónica análoga, digital y de potencia Teoría de grafos

Inteligencia artificial

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Adicionalmente a estas unidades particulares, se cuenta con cuatro unidades de aprendizaje de tópicos selectos, en los cuales se contemplan contenidos variables por cuatrimestre. La inclusión de unidades de contenido variable permite que el programa responda a las tendencias nacionales e internacionales de la educación superior y sea dinámico y se adapte a los requerimientos sociales e institucionales, como planteado en el Modelo Educativo de la UANL.

En la lista siguiente se menciona algunos ejemplos de los temas tratados dentro de las unidades de tópicos selectos:

• Tópicos selectos computacionales1

• Algoritmos de aproximación

• Computación aleatorizada

• Gráficas computacionales

• Neurocomputación

• Planificación

• Seguridad de la información y criptografía

• Teoría de la información y métodos de codificación

• Visión computacional

• Tópicos selectos de aplicaciones en la ingeniería y la ciencias2

• Diseño y manufactura asistido por computadora CAD / CAM

• Investigación de sistemas interactivos

• Modelos de la interacción humano-computadora

• Visualización de información

• Tópicos selectos de mecánica y control2

• Control óptimo

• Control robusto de sistemas biomédicos

• Diseño de mecanismos

• Diseño óptimo

• Mecánica experimental

• Micromecatrónica

• Robótica probabilista

• Sincronización y coordinación

• Tópicos selectos matemáticos2

• Análisis funcional

• Análisis numérico avanzado

• Matemáticas discretas avanzadas

• Métodos matemáticos avanzados para la computación científica

• Optimización exacta

• Probabilidad avanzada

• Procesos estocásticos avanzados

• Sistemas difusos

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1 Contenido variable. Se permite cursar la unidad de aprendizaje más que una vez y cada estudiante debe cursar por mínimo una unidad de tópicos selectos.

Unidades de aprendizaje de investigaciónA esta Área curricular pertenecen las unidades de aprendizaje que directamente contribuyen a la capacidad de realizar investigación científica. Las unidades obligatorias en total suman a 48 créditos y el restante de 12 créditos se completa con unidades optativas seleccionadas por el estudiante mismo.

1. Taller interdisciplinario de resolución de problemas 1-3 (3 créditos por unidad, la primera siendo obligatoria a todos los estudiantes)

2. Seminario de investigación 1-9 (1 crédito por unidad)

3. Tesis I-IX (5 créditos por unidad, obligatorias a todos los estudiantes)

4. Preparación de proyectos de investigación (3 créditos)

5. Preparación de proyectos con la industria (3 créditos)

Esta Área curricular incluye la mayoría del desarrollo del trabajo de tesis del estudiante, estructurado a través de las nueve unidades de aprendizaje Tesis I a Tesis IX, obligatorios a todos los estudiantes. Además de las unidades de tesis, el primer Taller interdisciplinario es obligatorio a todos los estudiantes, siendo un mecanismo concreto y creativo para dar conocer los temas de investigación de los profesores del programa y los profesores invitados a los estudiantes recién llegados que están por elegir un asesor y tema de tesis.

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Unidades de aprendizaje de divulgaciónDe este grupo el alumno debe elegir por lo menos 30 créditos. Las unidades obligatorias suman 24 créditos; un total de 18 de estos créditos son los mismos para todos los estudiantes del programa y los seis restantes los selecciona el comité tutorial individualmente para cada estudiante. El 20% restante (6 cr.) son optativas.

La evaluación de muchas de estas unidades se basa en un portafolio de evidencia que se desarrollará en forma electrónica o como una página web o en forma de un blog2 según la elección del estudiante.

1. Redacción científica en español (3 créditos, obligatoria a todos los estudiantes)

2. Redacción científica en inglés (3 créditos, obligatoria a todos los estudiantes)

3. Conversación y debate científico en inglés (2 créditos)

4. Presentaciones y ponencias en español (1 crédito)

5. Presentaciones y ponencias en inglés (1 crédito)

6. Presentación de trabajos científicos 1-2 (6 créditos por unidad, la primera unidad es obligatoria a todos los estudiantes)

7. Publicación de trabajos científicos 1-2 (6 créditos por unidad, la primera unidad es obligatoria a todos los estudiantes)

8. Registro de patentes (4 créditos, en colaboración con la Oficina de Marcas y Patentes del Centro de Transferencia de Tecnología de la UANL)

9. Incubadora de empresas (4 créditos, en colaboración con el Centro de Incubación de Empresas y Transferencia de Tecnología de la UANL)

10. Organización de eventos científicos (2 créditos)

11. Seminario de divulgación (2 créditos)

12. Publicaciones de difusión (2 créditos)

13. Formación de recursos humanos (3 créditos)

14. Colaboración nacional (3 créditos)

15. Colaboración internacional (3 créditos)

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2 Un blog, corto para “weblog” es una página web donde los lectores pueden comentar en el contenido, en contraste con las páginas estáticas que no permiten interacción con el público.

Requisitos para obtener el grado correspondienteSe requiere el cumplimiento total de los siguientes seis (6) requisitos para la obtención del grado Doctor en Ingeniería con acentuación en Computación y Mecatrónica, aparte de lo que está definido en el reglamento vigente de la facultad y de la universidad:

I. la aprobación de un mínimo de 120 créditos según el plan de estudios del programa, incluyendo todas las unidades de aprendizaje comunes para todos los estudiantes y las asignadas por el asesor, el comité tutorial y el comité de profesores para el estudiante;

II. la aprobación del examen predoctoral;

III. la presentación de la tesis de doctorado en defensa pública, anunciada con cinco (5) días laborales de anticipación, y que ésta sea aprobada por un comité jurado de cinco (5) miembros;

IV. la publicación y presentación de por lo menos un trabajo científico original que sea producto del trabajo de tesis donde el alumno es el primer autor en memorias arbitradas de un congreso internacional que cuentan con un código ISBN o ISSN;

V. la publicación en una revista arbitrada indexada de al menos un trabajo científico original que es producto del trabajo de tesis y cuenta con contribución significativa del estudiante, posiblemente con coautores3 ; y

VI. nivel superior a 80% en el examen EXCI (Examen de Competencia en Inglés) de la UANL o su equivalente del inglés.

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3 Se permite que por máximo dos alumnos puedan utilizar el mismo artículo en sus requisitos de graduación si ambos adjuntan una carta firmada por todos los autores del artículo confirmando su aportación personal significativo en el artículo. El comité tutorial del estudiante tiene el derecho de rechazar un artículo como evidencia de titulación si el número de coautores es muy alto o no queda claro la contribución del estudiante en el artículo presentado.

Perfil del egresadoEl egresado del programa será un experto de alto nivel con la capacidad de generar y aplicar de una manera innovadora el conocimiento en los diversos campos relacionados con las tecnologías de la información y la automatización. El egresado será un experto en la investigación y el desarrollo de las tecnologías de la información actuales y emergentes. Con sus conocimientos multidisciplinarios adquiridos será innovador y emprendedor. El egresado será capaz de realizar trabajo creativo de la ingeniería y la investigación científica en forma independiente. En su trabajo buscará colaboración interdisciplinaria y trabajará bien en equipo. Tendrá una capacidad para el liderazgo y la coordinación. El egresado cuidará su desarrollo profesional continuo a través de autoaprendizaje para ser capaz de emprender nuevos proyectos y aprovechar de las tecnologías emergentes.

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CompetenciasEn el marco del modelo educativo constructivista del nuevo Modelo Educativo de la UANL, en que se fundamenta el Doctorado, se plantea un esquema formativo basado en competencias. En particular el modelo promueve la formación de universitarios autónomos y críticos a través de las actividades desarrolladas por los estudiantes en las diversas unidades de aprendizaje para adquirir las competencias necesarias para su exitosa incorporación a y desempeño en la vida laboral. Dos dominios fundamentales para un Doctor en Ingeniería o Ciencias Exactas, según estándares nacionales e internacionales, son:

1) Capacidad para desarrollar investigación de alto nivel.

Por esto se entiende la capacidad de identificar problemas científicos o tecnológicos abiertos de importancia, conducir el desarrollo de la investigación y publicar los resultados en foros nacionales e internacionales de impacto académico.

2) Capacidad para desarrollar transferencia tecnológica.

Este dominio contiene las competencias que contribuyen a la habilidad para resolver problemas pertinentes en la industria y la sociedad.

En las siguientes secciones se detallan las competencias generales y específicas que se espera que desarrollen los estudiantes del programa a través de las actividades que desarrollan en las unidades de aprendizaje obligatorias y optativas.

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Competencias generales de los doctores en ingeniería

Las competencias generales que el estudiante adquirirá en el programa doctoral incluyen las siguientes:

! Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.

! Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar trabajo en equipo con resultados de mayor alcance e impacto de lo que alcanzarían solo.

! Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.

! Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.

! Poseer un nivel adecuado de independencia e iniciativa para emprender un negocio o un proyecto.

! Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.

! Documentar en escrito su conocimiento e innovaciones en las formas que lo requiere la comunidad científica e industrial, tales como artículos en revistas, memorias de congresos y registros de patentes.

! Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.

! Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.

! Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con una buena capacidad organizacional para suministrar eficientemente los recursos, comunicar de una manera clara y directa con sus colegas y documentar los avances del proyecto.

! Formar recursos humanos de alta calidad así como dirigir grupos de trabajo.

! Avanzar el desarrollo tecnológico y científico con una actitud emprendedora, de liderazgo, compromiso y responsabilidad.

! Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.

! Adaptarse a a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.

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Competencias específicas del programa

Las competencias específicas de este programa incluyen las siguientes:

! Crear soluciones innovadoras y concretarlas como paquetes de software, patentes o consultorías.

! Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.

! Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con un enfoque computacional y mecatrónico, con la capacidad de conseguir fondos y recursos y capacidad organizacional para suministrar los recursos y documentar los avances del proyecto.

! Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.

! Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.

! Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores.

! Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.

! Poseer la habilidad y movilidad para integrarse a nuevos mercados a nivel regional, nacional y mundial.

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Campo laboral del egresadoEl egresado tiene las competencias, conocimientos, capacidades y habilidades necesarias de la computación y mecatrónica para trabajar en la industria o en la academia en puestos de desarrollo, investigación y dirección de áreas de las tecnologías de la información o en sus campos de aplicación, utilizando y desarrollando conocimientos, procesos, herramientas y métodos innovadores, rigurosos y prácticos. La gama de campos laborales es amplia debido al uso extenso de la computación y mecatrónica en virtualmente todos los sectores de manufactura y en varios sectores de servicios, así como en el sector público y en el de educación.

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Relación maestro - unidad de aprendizajeLas unidades de divulgación e investigación pueden ser impartidas por cualquier profesor del programa. Para las unidades de formación, el siguiente cuadro indica cuáles de los profesores son los más aptos para impartir cada una de las unidades de aprendizaje. Típicamente son varios profesores que pueden impartir la misma unidad, permitiendo una mayor variabilidad y colaboración en la oferta académica del programa.

Cuadro 5: Relación maestro - unidad de aprendizaje.

Unidad de aprendizaje de formación SES JdLM JABS LMTT BCLW CGT JARL VMGG ELD GQC MSL

Arquitectura de computadoras X X X X

Circuitos electrónicos análogos y digitales X X X X

Complejidad computacional X X

Cómputo ubicuo y móvil X X X

Control de sistemas dinámicos X X X

Control digital X X X X X

Control no lineal X X X X

Controladores y microcontroladores programables X X X X X

Dinámica no lineal y caótica X X X X X X

Diseño mecánico de sistemas mecatrónicos X X X X

Diseño y análisis de algoritmos X X

Diseño y análisis de experimentos X X X X

Diseño y eval. de int. de usuario y sist. interact. X X X

Diseño, anál. y progr. de sist. integ., par. y distrib. X X

Elementos de elect. análoga, digital y de potencia X X X X X X X

Inteligencia artificial X X X X

Interacción humano-computadora X X X

Mecánica analítica X X X X

Mec. est. en el cómputo y la teoría de la inform. X

Métodos heurísticos y computación evolutiva X X X X

Métodos matem. para la computación científica X X X

Mod. mat. y sim. en sist. discr., cont. y med. ag. X X X X X X X X

Procesamiento de datos X X

Procesos estocásticos X X

Procesos y métodos de ingeniería de software X X X

Programación científica X X X

Pronósticos y series de tiempo X X

Redes de telecomunicaciones X X X X X

Robótica X X X X X X

Sistemas complejos X X X X

Teoría de grafos X X

Tópicos sel. de apl. en la ing. y las ciencias X X X X X X X X X

Tópicos selectos computacionales X X X X X X

Tópicos selectos de control X X X X X

Tópicos selectos matemáticos X X X X X X

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InfraestructuraEspacio físico y equipamientoEl programa cuenta con tres laboratorios en el CIIDIT que en la actualidad tienen el siguiente equipamiento. Estamos actualmente en el proceso de adquisición de equipo. El Laboratorio de Mecatrónica está parcialmente equipado y los otros dos laboratorios se equiparán en mayor grado del presupuesto del 2009 del CIIDIT y a través de proyectos de investigación de los profesores del programa. En el Laboratorio de Software contamos provisionalmente con equipo prestado de la FCFM por el Dr. Sergio Mejía Rosales, investigador del área de TI & Software en el CIIDIT y profesor invitado del programa. Todos los laboratorios cuentan con el mobiliario necesario para su uso: mesas y sillas de trabajo, pizarrones y algunos sofás y mesas auxiliares.

En las oficinas de los investigadores en el CIIDIT, se cuenta con computadoras personales: un equipo Lanix por oficina de los profesores, una computadora iMac y una impresora multifuncional en la oficina de coordinación y un workstation HP que funge como el servidor web it.ciidit.uanl.mx en la oficina de un profesor. Cada PTC del programa contará con una oficina personal en el CIIDIT.

En la FIME se cuenta adicionalmente con una oficina equipada con una computadora MacMini y una impresora láser blanco-negro para uso compartido entre los profesores y estudiantes del programa y algunas computadoras portátiles para el uso personal de los profesores.

✓ Laboratorio de Tecnologías de la Información

✓ Ocho (8) kits de construcción de robots programables

✓ Impresora láser de color

✓ Proyector LCD de alta resolución

✓ Servidor DELL QuadCore con Ubuntu Linux (itlab.ciidit.uanl.mx)

✓ Cinco estaciones de trabajo para computadoras portátiles

✓ Mobiliario y paredes separadores para estudios de usabilidad de dispositivos móviles

✓ Computadora portátil MacBookPro

✓ Componentes electrónicos para el cómputo integrado

✓ Laboratorio de Mecatrónica

✓ Equipo experimental de grúa de 3 dimensiones con DAQ y acceso a Matlab

✓ Equipo experimental de freno BBS con DAQ y acceso a Matlab

✓ Equipo experimental de helicóptero de 2 ejes con DAQ y acceso a Matlab

✓ Equipo experimental de servomotor con DAQ y acceso a Matlab

✓ Drones de 2 y 4 rotores

✓ Robots manipuladores de 4.5 y 6 GDL

✓ Robots hexápodos

✓ Robots móviles

✓ Tarjetas de adquisición de datos

✓ Microcontroladores: picaxe, arduino, motorola, etc.

✓ Equipo instrumental de alto desempeño: Generadores de señal, osciloscopio, fuentes de voltaje.

✓ Electrónica de comunicaciones: Xbeen, GPS, equipo de radio frecuencia, cámaras IPs

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✓ Consumible de electrónica en general.

✓ Software científico y de desarrollo, Matlab, LabView, VB, .Net, etcétera.

✓ Laboratorio de Ingeniería de Software

✓ Cluster Beowulf de 40 núcleos (ubicado en el cuarto de servidores de la Dirección de Informática de la UANL)

✓ Impresora láser de color

✓ Dos (2) pares de lentes de visualización tres-dimensional

✓ Varios equipos MacPro y un equipo MacMini de la FCFM

Los estudiantes tienen un área de trabajo compartido en la FIME y espacios de trabajo dedicado en los laboratorios del CIIDIT. Una gran parte de la enseñanza presencial se realiza en los laboratorios. Necesidad para aulas tradicionales es casi nula por la aplicación de métodos pedagógicos que buscan activar el estudiante y para los cuales salas de juntas ofrecen un mejor ambiente que auditorios. Se contempla el uso de un salón audiovisual pequeño en el pasillo de salones de posgrado del edificio 5 de la FIME.

Acervo bibliográficoLa biblioteca del doctorado de la FIME cuenta con una selección básica de libros de optimización y la biblioteca del CIIDIT tiene actualmente aproximadamente unos 150 libros de texto relevantes a este campo de estudio. También se cuenta con aproximadamente 150 títulos en las oficinas de los profesores del programa. A los áreas de TI & Software y Mecatrónica se ha comprado aproximadamente 200 libros en el semestre de otoño del 2009.

Se cuenta con algunas suscripciones institucionales a colecciones electrónicas relevantes, incluyendo algunos de SIAM, Springer y APS, mientras a otras revistas y bases de datos como las de ACM y IEEE se accede actualmente por suscripciones personales. La colección sigue siendo modesta debido a la reciente creación del CIIDIT, pero crece rápidamente con los esfuerzos de la institución y de los profesores para su mejora.

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Anexos

Anexo A: Plan de desarrollo a cinco años De acuerdo con los lineamientos marcados por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT), en su Padrón Nacional de Posgrados de Calidad (PNPC), los programas doctorales de calidad deben estar orientados a la investigación y pueden ser de cuatro tipos:

I. Competencia internacional. Programas consolidados que tienen colaboraciones en el ámbito internacional con instituciones homólogas a través de convenios que incluyen la movilidad de estudiantes y profesores, la codirección de tesis y proyectos de investigación conjuntos.

II. Consolidados. Programas que tienen reconocimiento nacional por la pertinencia y la tendencia ascendente de sus resultados en la formación de recursos humanos de alto nivel, en la productividad académica y en la colaboración con otros sectores de la sociedad.

III. En Desarrollo. Programas con una prospección académica positiva sustentada en su plan de mejora y en las metas factibles de alcanzar en el periodo 2009-2012.

IV. Reciente creación. Programas que satisfacen los criterios y estándares básicos del marco de referencia del PNPC y que observen las siguientes características respecto a sus fechas de aprobación por parte del órgano colegiado correspondiente:

A. Para los programas de doctorado, la antigüedad de su fecha de creación y/o aprobación, no deberá exceder a cuatro años y medio.

B. En todos los casos se deberá presentar acta de aprobación de los programas por parte del máximo órgano colegiado de la institución o centro de investigación (H. Consejo Universitario, H. Junta de Gobierno, etcétera).

C. Se dará preferencia a los programas educativos de posgrado que se encuentren en el marco de las prioridades de su plan estatal de desarrollo y/o de las Comisiones Estatales para la Planeación de la Educación (COEPES), o en su caso, atiendan a la demanda especifica de algún sector, que sea co-responsable con el programa educativo creado, dándole condiciones para fuentes alternativas de financiamiento.

De acuerdo con lo anterior y en base a la situación actual del programa propuesto de Doctorado en Computación y Mecatrónica (DCM), se aplicará al PNPC en 2010, con la intención de que el DCM se ubique en la categoría III o IV del Padrón. El objetivo siguiente es la consolidación del Programa, la cual se alcanzará en 2013 aplicando en la convocatoria de 2012. El objetivo para el año 2014 es que el DCM se encuentre en la posición de ser un Programa de Competencia Internacional. Se indican a continuación los parámetros mínimos para alcanzar el nivel de consolidación y en base a ellos se especificará la manera en que debe crecer el cuerpo de Profesores de Tiempo Completo (PTC), estudiantes e infraestructura.

Núcleo académico básico

Un mínimo de doce (12) profesores1 para programas de Maestría y de Doctorado, 100% con el grado de Doctor. Según los criterios del CONACyT, para programas en desarrollo al menos 40% de los PTC deberá pertenecer al Sistema Nacional de Investigadores (SNI).2 Para programas consolidados al menos 50% de los PTC deberá pertenecer al SNI y con cuando menos un 30% de los PTC en los niveles I o II. Para programas de competencia internacional al menos el 60% de los PTC deberá ser miembro del SNI con al menos un 40% de PTCs en los niveles II o III.

Estudiantes

Según los criterios del PNPC del CONACyT, deberá tenerse un ingreso de alumnos al Programa tal que exista una razón de dos a cuatro estudiantes por PTC. Un programa doctoral consolidado tiene un tiempo máximo de graduación de 4.5 años.

Infraestructura

Actualmente se cuenta con tres (3) laboratorios parcialmente equipados que proporcionan espacio de trabajo adecuado para alrededor de 30 alumnos. Es por lo tanto necesario construir en el período 2009-2012 cuando menos un espacio adicional para escritorios de alumnos, pudiendo colocarse entre 30 y 50 escritorios de alumnos. Se requiere por otra parte un mínimo de 12 oficinas para profesores en la Facultad de Ingeniería Mecánica donde actualmente contamos con dos oficinas. En el CIIDIT contamos actualmente con tres oficinas y se espera obtener cinco oficinas más durante el año 2009 vía reasignación de oficinas.

Crecimiento estimado

De acuerdo con los anteriores parámetros, podemos calcular el crecimiento mínimo en cuanto a profesores y estudiantes en el período 2009-2012. En la actualidad se cuentan con once (11) PTC, cuatro de ellos siendo miembros del SNI al momento de presentar la propuesta del programa doctoral y tres más siendo ya aspirantes en proceso de evaluación del SNI. Los cuatro restantes son recién egresados y solicitarán incorporación al SNI en la próxima convocatoria.

Esto implica que para 2012 el DCM debe contratar cuando menos a un PTC adicional y preferiríamente entre cuatro y seis PTC nuevos para mantener estable el número de profesores seguramente encima del mínimo requerido por el PNPC aún con fluctuación natural del profesorado. Por otra parte, los PTC deberán ajustarse a la exigencia del DCM de lograr su ingreso y permanencia en el SNI.

Con respeto al número de estudiantes, se necesita lograr una matrícula total de entre 24 y 48 alumnos si el número de PTC es el mínimo 15 y una matrícula total de aproximadamente 40 es suficiente aún con 15 profesores. Es decir, la tasa de ingreso al doctorado deberá ser de aproximadamente diez (10) estudiantes al año (entre 6 y 12) para alcanzar el perfil de Programa consolidado en la convocatoria de 2012.

1 Actualmente se cuenta con 11 PTCs para el inicio del programa propuesto.

2 Actualmente de los 11 PTC, cuatro se encuentran en el SNI y otros tres están en proceso de evaluación. Los restantes cuatro son recién egresados y solicitarán su incorporación en la convocatoria siguiente del SNI.

Estrategía de colaboración y convenios

Los PTC del DCM buscarán establecer y consolidar relaciones con instituciones, universidades y centros de investigación nacionales e internacionales. Se parte de una base de colaboración con instituciones nacionales como CICESE, CINVESTAV, IPICYT, IPN y algunos institutos tecnológicos. Se complementa ésta con una serie de convenios (de diferentes niveles) con investigadores en varios países particularmente en Brasil, Chile, Estados Unidos de América, Francia, Finlandia, Holanda, e Italia.

Con el propósito solidificar su posición como programa de calidad, el DCM tendrá como estrategia el impulsar colaboraciones y convenios que permitan

(1) que estudiantes realicen estancias en instituciones en el extranjero aplicando al programa de Becas Mixtas de CONACyT,

(2) la recepción de recursos para apoyar la investigación,

(3) visitas por periodos cortos de investigadores extranjeros a México y de PTC del DMC al extranjero,

(4) la identificación del CIIDIT y la UANL como socio estratégico y punto de referencia para esquemas de colaboración internacional (e.g. Programa Marco 7 de la Comisión Europea) en las áreas de competencia del DCM.

Por otra parte, el DCM tendrá una fuerte sinergia con las áreas de Mecatrónica y de Tecnologías de Información y Software (TI & Software) del CIIDIT de la UANL. Aprovechando el ambiente privilegiado que ofrece el CIIDIT se concretarán convenios de colaboración con la industria ubicada en Monterrey. Se espera que cada investigador desarrolle o colabore en al menos un convenio industrial por año, lo cual contribuirá en la obtención de recursos para el Programa.

Compromiso institucional

La institución deberá establecer metas compromiso para el desarrollo del posgrado incluyendo los recursos financieros para la operación del programa.

Anexo B: Formato de página webEste formato indica la información mínima requerida de las páginas web de los estudiantes (E) y los profesores (P) del programa. Las páginas de los egresados se mantienen operacionales después de su graduación y se permite que los egresados actualicen sus datos para incluir la adscipción actual y otros datos laborales. Se actualizará de modo centralizado las páginas de estos egresados que ya no actualizan sus páginas utilizando la información obtenida por las encuestas anuales (véase el formato de la encuesta en anexo J). Se ofrecerá una plantilla HTML con el estilo del programa en CSS para el uso de los integrantes del programa.

• Nombre(s) y apellido(s)

• Grado máximo obtenido, campo de estudios, institución otorgante, año de obtención

• Información de contacto: correo electrónico, dirección postal (oficina), teléfono(s)

• Tema de tesis de doctorado (E) / Temas de investigación actuales (P)

• Proyectos de investigación (título/monto/patrocinador/vigencia/colaboradores)

• Producción académica

• Lista de publicaciones actualizada, agrupada en las secciones siguientes

• Libros y capítulos en libros

• Artículos en revistas arbitradas

• Artículos en memorias arbitradas de congresos

• Informes de investigación

• Otras publicaciones

• Carteles y ponencias

• Patentes

• Unidades de aprendizaje incluidas en el doctorado (E) / Unidades de aprendizaje impartidos (P)

• Materiales relacionados con las unidades

• Reportes, tareas, diapositivas de ponencias, enlaces a blogs de portafolio (E)

• Diapositivas de clases, ejercicios, demostraciones, materiales de enseñanza y autoaprendizaje (P)

• Enlaces a sitios de interés y recursos en línea relacionados

Anexo C: Instrucciones para la carta de autopostulaciónEn la carta de autopostulación el aspirante describe en detalle los motivos por los cuales desea realizar un doctorado, las razones que motivan solicitar admisión a este programa en particular y sus planes a largo plazo. La carta se redacta en español para demostrar la calidad de redacción del aspirante en este idioma. El largo permitido es de una a dos hojas en tamaño carta, utilizando el tamaño de letra de 10 a 12 puntos.

Anexo D: Instrucciones para la preparación del anteproyectoEl anteproyecto es un borrador de una propuesta inicial del tema de estudio en la tesis de doctorado. En ello el aspirante explica brevemente

I. los antecedentes y trabajo relacionado,

II. la hipótesis,

III. la justificación de relevancia,

IV. la metodología propuesta,

V. la contribución esperada y

VI. la bibliografía utilizada.

La extensión del anteproyecto es de un mínimo de cuatro a un máximo de ocho hojas en tamaño carta, con tamaño de letra 10-12 puntos. Se recomienda el uso de gráficas, tablas y figuras donde aplique.

Se recomienda ampliamente colaboración con uno o más profesores del programa en la preparación del anteproyecto, aunque no es obligatoria tal colaboración.

Es importante tomar en cuenta que el anteproyecto no obliga, ni compromete al estudiante, ni ningún investigador con quien haya participado en su preparación ni el programa en que se realice tal trabajo de tesis. Es completamente normal que el trabajo cambie forma – mucho o poco – y que el asesor no resulta ser la misma persona con quien el aspirante tuvo su primer contacto. La propuesta del tema de tesis se prepara durante los primeros dos cuatrimestres del doctorado, cuando también se decide quién será el asesor del estudiante.

Anexo E: Formato de solicitud de admisión

Nombre(s)

Apellido(s)

Nacionalidad

Fecha y lugar de nacimiento

Correo electrónico

Teléfono(s)

Página web personal (si hay)

Domicilio

Estudios realizados (posteriores a la preparatoria)

Grado Institución otorgante Campo de estudios Fecha de obtención

Continúa en la siguiente página.

Conocimiento de idiomas

Indicar el nivel actual en palabras, sin utilizar porcentajes.

No es necesario adjuntar documentos comprobatorios; se comprobará el nivel indicado en la solicitud en las entrevistas personales con los profesores del programa.

Idioma Nivel de lectura Nivel de redacción Nivel de conversación


Favor de contestar las siguientes preguntas brevemente. Puede incluirse una discusión más detallada en su carta de autopostulación. Las preguntas continúan en la siguiente página.

¿Cómo se enteró usted de este programa de doctorado?

¿Cómo se ha preparado para las entrevistas y los exámenes de admisión?

¿Cuáles son los motivos principales que usted tiene para querer estudiar un doctorado?

¿Cómo planea financiar sus estudios de doctorado? Si solicitará beca de estudiante de tiempo completo, ¿cómo planea arreglar su situación laboral y familiar durante los estudios?

¿Qué planes tiene para la vida laboral y personal después de terminar su doctorado?

¿Ha estudiado anteriormente en algún otro programa doctoral? ¿Dónde y cuándo?

Le agradecemos su interés en el programa doctoral. Por favor revise que haya incluido todos los documentos requeridos antes de enviar su solicitud.

Anexo F: Guía de evaluación de entrevistas y documentación

Aspecto Excelente Suficiente Débil Insuficiente Observaciones

Actitud general hacia la investigación

Conocimientos de la ingeniería

Conocimientos de la computación

Conocimientos matemáticos

Estilo de presentación en español escrito

Fluidez en inglés

Conocimientos en otros idiomas

Compromiso con los estudios de doctorado

Factibilidad de los planes de financiamiento

Capacidad organizacional

Claridad del plan de trabajo

Habilidades técnicas (electrónica, programación)

Evaluación final del aspirante con respecto a la solicitud y la entrevista

Anexo H: Guía de la evaluación de resolución de problemasSe recomienda el uso de computadoras personales durante los exámenes de admisión – el programa ofrece acceso a computadoras a candidatos que no cuente con ellas.

La evaluación analítica a libro abierto del concurso de admisión tiene duración máxima de seis (6) horas, de donde se permite salir después de tres (3) horas:

Se presenta al estudiante siete (7) artículos de investigación recién publicados en revistas y congresos relevantes al campo de estudio del programa. Por lo menos cinco (5) de los artículos incluidos están en inglés.

Cada artículo viene acompañada con una lista de tres a cinco preguntas analíticas en español.

El alumno elige libremente tres (3) de los artículos y contesta en español a las preguntas que corresponden a los artículos elegidos.

Las respuestas están guardadas y entregadas en archivos en el formato PDF sin especificar el nombre del candidato, sino su código de identidad para el artículo elegido (asignado al inicio de la evaluación por candidato y por artículo) para no revelar la identidad del aspirante en el proceso de evaluación.

El conjunto de las respuestas se evalúa independientemente para cada artículo con la escala de evaluación: excelente / bueno / satisfactorio / inaceptable.

Al obtener la calificación “inaceptable” en dos o más artículos, el estudiante quedará rechazado en el concurso de admisión.

Al obtener la calificación “inaceptable” en por máximo un artículo, mientras obtiene la calificación “excelente” en por lo menos uno, el estudiante aprueba esta parte del concurso de admisión.

Anexo I: Guía de la evaluación de conocimientos generalesEsta evaluación se organiza el mismo día o el día siguiente a la evaluación aplicada. El estudiante tiene tres (3) horas para contestar a cien (100) preguntas de opción múltiple de conocimientos generales de ingeniería, tales como la computación, la física y las matemáticas.

Las preguntas están elegidas al azar para cada aspirante desde un base de datos de preguntas. No se espera que el aspirante conozca a todas las respuestas ni que se prepare para presentar la segunda parte.

El objetivo es descubrir cuales son las áreas fuertes y débiles del candidato con el fin de determinar que unidades de aprendizaje se le asignaría en los primeros cuatrimestres. Esta evaluación se realiza a libro abierto, aunque no será necesario el uso de libros por la naturaleza de las preguntas, siempre y cuando el alumno cuente con bases fuertes en la ingeniería.

No se ofrece un temario para preparar para el concurso de admisión. Esto se debe a que se busca a medir el nivel general de conocimientos del aspirante y sus capacidades para llevar exitosamente a cabo sus estudios de doctorado.

No existe un límite fijo de reprobación o aprobación de esta parte del concurso de admisión. El resultado se toma en cuenta al decidir la admisión o rechazo de un aspirante y su efecto en la evaluación total puede ser positivo o negativo.

Anexo J: Encuesta anual de seguimiento de egresadosEstimado egresado del programa doctoral en ingeniería con acentuación en computación y mecatrónica de la FIME de la UANL. Como es costumbre, nos comunicamos con ustedes para asegurar que tengamos actualizada su información de contacto y para no perder las oportunidades valiosas de colaboración conjunta. Si algún dato no ha cambiado desde la vez pasada que usted llenó esta encuesta, lo puede dejar en blanco. Si usted tiene un curriculum vitae actualizado en cualquier formato y/o una lista de publicaciones, agradecemos mucho si lo pueda adjuntar con las respuestas. Siempre puede revisar su información en la página de egresados del programa en

http://it.ciidit.uanl.mx/dcm/egresados/

Nombre completo

Página web personal

Correo electrónico preferido

Teléfono(s)

Dirección postal de domicilio y/o del trabajo

Empleador actual y el sector a que se dedica

Puesto actual

Fecha de ingreso al empleo actual

Empleadores anteriores (si hay), favor indicar puestos y periodos (en meses)


Campo de trabajo (elegir uno)

Directamente relacionado con los estudios de doctorado

Parcialmente relacionado con los estudios de doctorado

No relacionado con los estudios de doctorado

Especificar: _____________________________________________________________________________

Tipo de trabajo (marcar todos los que aplican)

Investigación - Pertinencia al SNI, nivel y vigencia: _____________________________________

Docencia - Perfil PROMEP, vigencia: _____________________________________

Desarrollo, especificar: _____________________________________

Consultoría, especificar: _____________________________________

Otro, especificar: _____________________________________

Membresía vigente en institutos y organizaciones profesionales (marcar los que aplican)

Academia Mexicana de Ciencias (AMC)

Sociedad Matemática Mexicana (SMM)

Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)

Association for Computer Machinery (ACM)

Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM)

American Physical Society (APS)

Institute for Operations Research and Management Sciences (INFORMS)

Otros, especificar: _____________________________________

Continúa en la página siguiente.

La calidad y utilidad de las herramientas y conocimientos que recibió en el programa doctoral para su ambiente laboral actual fueron (elegir uno):

excelentes.

suficientes.

deficientes.

débiles.

Comentarios

La contribución del programa doctoral en su capacidad de realizar el trabajo que desempeña es:

muy significativa.

significativa.

moderada.

poca.

nula.

Comentarios


¿Cuáles son los tres temas más útiles que aprendió en su doctorado?

¿Cuáles son los tres temas de menor utilidad que tuvo que estudiar en su doctorado?

¿Cuáles son los tres temas que le más ha hecho falta que no tocaron en el programa?


¿Cuáles considera como sus logros laborales principales?

Indique para cada logro si y cómo influyeron sus estudios de doctorado.

¿Cómo caracterizaría la demanda por egresados del programa doctoral en la industria y la academia según sus observaciones y experiencia?

Favor indicar subsectores con demanda particularmente alta en las observaciones.

DemandaDemandaDemandaDemandaDemanda

Sector

Industria nacional

Industria extranjera

Academia nacional

Academia extranjera

Alta Notable Regular Poca Nula Observaciones


Indique todas las formas de colaboración con el programa que le interesan.

Dar un seminario.

Organizar un taller o un minicurso.

Ser profesor invitado del programa.

Asesorar tesistas y/o practicantes.

Tomar parte en el desarrollo del plan de estudios.

Organizar un evento social para el programa.

Estar considerado para el comité consultivo.

Otra, especificar: ________________________________________________

Evaluación (en la escala de 0 a 100) de su experiencia del programa doctoral: _______

Las tres fortalezas más importantes del programa doctoral:

Las tres debilidades más graves del programa doctoral:

¿Recomendaría o ha recomendado el programa doctoral a un amigo, familiar o colega quien busca estudiar un doctorado en un campo relacionado?

Sí, absolutamente.

Probablemente sí.

Depende del candidato y su meta personal.

Probablemente no.

No.

¡Gracias por su apoyo en mejorar el programa doctoral!

Anexo K: Programas sintéticos de las unidades de aprendizajeEn lo siguiente se enlistan los programas sintéticos en órden alfabético de los nombres de las unidades de aprendizaje:

• Arquitectura de computadoras

• Circuitos electrónicos análogos y digitales

• Colaboración internacional

• Colaboración nacional

• Complejidad computacional

• Cómputo ubicuo y móvil

• Control de sistemas dinámicos

• Control digital

• Control no lineal

• Controladores y microcontroladores programables

• Conversación y debate en inglés

• Dinámica no lineal y caótica

• Diseño mecánico de sistemas mecatrónicos

• Diseño y análisis de algoritmos

• Diseño y análisis de experimentos

• Diseño y eval. de interfaces de usuario y sist. interactivos

• Diseño, análisis y prog. de sist. integr., paral. y distrib.

• Elementos de electrónica análoga, digital y de potencia

• Formación de recursos humanos

• Incubadora de empresas

• Inteligencia artificial

• Interacción humano-computadora

• Mecánica analítica

• Mecánica estadística en el cómputo y la teoría de la información

• Métodos heurísticos y computación evolutiva

• Métodos matemáticos para la computación científica

• Mod. mat. y simul. en sist. disc., cont. y med. agentes

• Organización de eventos científicos

• Preparación de proyectos con la industria

• Preparación de proyectos de investigación

• Presentación de trabajos científicos 1-2

• Presentaciones y ponencias en español

• Presentaciones y ponencias en inglés

• Procesamiento de datos

• Procesos estocásticos

• Procesos y métodos de ingeniería de software

• Programación científica

• Pronósticos y series de tiempo

• Publicación de trabajos científicos 1-2

• Publicaciones de difusión

• Redacción científica en español

• Redacción científica en inglés

• Redes de telecomunicaciones

• Registro de patentes

• Robótica

• Seminario de divulgación

• Seminario de investigación 1-9

• Sistemas complejos

• Taller interdisciplinario de resolución de problemas 1-3

• Teoría de grafos

• Tesis I-IX

• Tópicos selectos computacionales

• Tópicos selectos de aplic. en la ingeniería y la ciencias

• Tópicos selectos de mecánica y control

• Tópicos selectos matemáticos

Nombre de la unidad de aprendizaje: Arquitectura de computadoras

Frecuencia semanal: Dos sesiones semanales; 2.5 horas de teoría, 2 de ejercicios en grupo con presencia del instructor.

Horas de trabajo extra aula por semana: 2 horas de estudio independiente.

Modalidad: Mixto.

Periodo académico: Cualquier tetramestre - se recomienda conocimientos de programación y electrónica.

Unidad de aprendizaje optativa.

Área curricular: Formación.

Créditos UANL: Tres (3).

Fecha de elaboración: 14/07/09.

Fecha de última actualización: 14/07/09.

Responsable del diseño: Dr. Luís Martín Torres Treviño, Dra. Elisa Schaeffer.

Propósito: En esta unidad de aprendizaje el estudiante conoce las tecnologías y los componentes de hardware y sus controladores en la arquitectura de computadoras, histórica y moderna.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Avanzar el desarrollo tecnológico con una actitud emprendedora, de liderazgo, compromiso y responsabilidad.• Adaptarse a a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación se realiza a base de ejercicios y un proyecto final (coevaluación combinado con evaluación del profesor).

Producto integrador de aprendizaje: Las sesiones de ejercicios se llevaran acabo con simuladores, componentes electrónicos y hardware computacional.

Fuentes de apoyo y consulta:

Clements: Principles of Computer Hardware.

Patterson & Hennessy: Computer Organization and Design - The Hardware/Software Interface.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Circuitos electrónicos análogos y digitales

Frecuencia semanal: Una sesión semanal de 180 minutos (3 horas), combinando elementos teóricos y prácticos.

Horas de trabajo extra aula por semana: 3.5 horas de trabajo independiente del estudiante

Modalidad: Presencial.

Periodo académico: Cualquier tetramestre; se recomienda incluirla durante el primer año.






Responsable del diseño: Dr. Luis Martín Torres Treviño.

Propósito: En esta unidad se introducen conceptos básicos y avanzados del diseño electrónico (procesamiento de señales, amplificadores, integradores, rectificadores, etc.), para lo cual se requiere del conocimiento de elementos de electrónica básica, electrónica digital y teoría de circuitos. El objetivo es que el aspirante al grado de doctor sepa diseñar sistemas electrónicos que combinen tanto elementos analógicos como digitales.

Competencias del perfil de egreso:

• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.

• Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar un trabajo en equipo con resultados de mayor alcance e impacto de lo que alcanzarían solo.

• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.

• Tener un nivel adecuado de independencia e iniciativa para emprender un negocio o un proyecto.

• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.

• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.

• Avanzar el desarrollo tecnológico con una actitud emprendedora, de liderazgo, compromiso y responsabilidad.

• Adaptarse a a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.

Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje

• Crear soluciones innovadoras y concretarlas como paquetes de software, patentes o consultorías.

• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.

• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.

• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.

• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación de la unidad se realiza por medio de ejercicios semanales. Cada ejercicio otorga una determinada cantidad de puntos.Además, también se considerará el puntaje obtenido por la presentación de un proyecto final, el cual debe cumplir con criterios previamente definidos.

Producto integrador de aprendizaje: Ejercicios que se realizan en grupo y en presencia del instructor, e informe y demostración del proyecto final.


• Electronic Circuit Design: Art and Practice. Thomas Henry O'Dell. Cambridge University Press. 1988

• Electronic Circuits: Handbook for Design and Application. Ulrich Tietze, Christoph Schenk, Eberhard Gamm. Springer; 2nd edition. 2008

Nombre de la unidad de aprendizaje: Colaboración internacional

Frecuencia semanal: No hay sesiones regulares semanales.

Horas de trabajo extra aula por semana: 7.5 horas semanales de trabajo independiente por parte del estudiante.

Modalidad: Mixto.

Periodo académico: Puede cursarse en cualquier tetramestre, se recomienda que sea después de haber cursado el primer año.


Área curricular: Divulgación




Responsable del diseño: Dra. Elisa Schaeffer.

Propósito: En esta unidad de aprendizaje el estudiante colabora con investigadores internacionales y realiza una estancia de investigación en un instituto nacional diferente a la UANL.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.

• Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar un trabajo en equipo con resultados de mayor alcance e impacto de lo que alcanzarían solos.


• Documentar en escrito su conocimiento e innovaciones en las formas que lo requiere la comunidad científica e industrial, tales como artículos en revistas, memorias de congresos y registros de patentes.

• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.


• Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.


Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:


• Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores.

• Habilidad y movilidad para integrarse a nuevos mercados a nivel regional, nacional y mundial.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación de la unidad se realiza por portafolio de evidencia de la realización de una estancia de investigación en un instituto o centro de investigación internacional, preferiblemente fuera del país.

Producto integrador de aprendizaje: Realización de una estancia.

Fuentes de apoyo y consulta: No hay bibliografía específica para esta unidad.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Colaboración nacional

Frecuencia semanal: No aplica.

Horas de trabajo extra aula por semana: 6.5 horas semanales de trabajo independiente por parte del estudiante.

Modalidad: Mixto.

Periodo académico: Puede cursarse en cualquier tetramestre, se recomienda que sea después de haber cursado el primer año.


Área curricular: Divulgación.





Propósito: En esta unidad de aprendizaje el estudiante colabora con investigadores nacionales y realiza una estancia de investigación en un instituto nacional diferente a la UANL.


• Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar un trabajo en equipo con resultados de mayor alcance e impacto de lo que alcanzarían solos.











Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación de la unidad se realiza por portafolio de evidencia de la realización de una estancia de investigación en un instituto o centro de investigación nacional.

Producto integrador de aprendizaje: La realización y documentación de la estancia.

Fuentes de apoyo y consulta: No hay bibliografía específica para esta unidad.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Complejidad computacionalFrecuencia semanal: Dos sesiones semanales de 45 minutos: una de teoría y otra de revisión de ejercicios.

Horas de trabajo extra aula por semana: Cinco (5) horas de estudio independiente en resolución de problemas.

Modalidad: Mixto. Se puede participar en el curso por internet o videoconferencia.

Periodo académico: Cualquier tetramestre del programa. Requiere conocimientos anteriores de programación.







Propósito: En esta unidad de introduce los métodos del análisis y diseño de algoritmos para aplicar en algoritmos para problemas que surgen en los estudios y el trabajo con el fin de mejor entendimiento de su función y mayor eficiencia en las implementaciones.


• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Tener un nivel adecuado de independencia e iniciativa para emprender un negocio o un proyecto.• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Avanzar el desarrollo tecnológico con una actitud emprendedora, de liderazgo, compromiso y responsabilidad.• Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.• Adaptarse a a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación es por examen oral en grupo a libro abierto de resolución de problemas.

Producto integrador de aprendizaje: Cada estudiante prepara un capítulo para un libro electrónico disponible en línea sobre un tema específico de la complejidad computacional.


• Christos H. Papadimitriou: Computational Complexity. Addison Wesley, 500 páginas, 1993. ISBN-13 978-0201530827.• Michael R. Garey y David S. Johnson: Computers and Intractability: A Guide to the Theory of NP-Completeness. W. H. Freeman, 340 páginas, 1979. ISBN-13: 978-0716710455.• John E. Savage: Models of Computation - Exploring the Power of Computing. Addison Wesley, cuenta con una versión electrónica, 2008.• Michael Mitzenmacher y Eli Upfal: Probability and Computing: Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis. Cambridge University Press, 368 páginas, 2005. ISBN-13 978-0521835404.• Rajeev Motwani y Prabhakar Raghavan. Randomized Algorithms. Cambridge University Press,1995. ISBN-13: 978-0521474658.• Noga Alon y Joel H. Spencer: The Probabilistic Method. Wiley Interscience, 328 páginas, 2000 ISBN-13 978-0471370468.• Vijay V. Vazirani: Approximation Algorithms. Springer, 256 páginas, 2004. ISBN-13978-3540653677.• Dorit S. Hochbaum, editor. Approximation Algorithms for NP-Hard Problems, PWS Publishing Company, Boston, MA. 1997.• MathWorld, http://mathworld.wolfram.com/• An Annotated List of Selected NP-complete Problems, http://www.csc.liv.ac.uk/~ped/teachadmin/COMP202/annotated_np.html• Perluigi Crescenzi y Viggo Kann (editores): A compendium of NP optimization problems, http://www.nada.kth.se/~viggo/problemlist/ • On-Line Encyclopedia of Integer Sequences, http://www.research.att.com/~njas/sequences/• Artículos en revistas internacionales (énfasis fuerte en literatura reciente).

Nombre de la unidad de aprendizaje: Cómputo ubicuo y móvil

Frecuencia semanal: Dos sesiones semanales: 1.5 horas de teoría y discusión de artículos (90 minutos) y 1.5 horas de prácticas y ejercicios de laboratorio (90 minutos).

Horas de trabajo extra aula por semana: 3.5 horas de estudio independiente del estudiante en preparación para un proyecto en el cual diseña y evalúa un sistema experimental de cómputo ubicuo


Periodo académico: Puede cursarse la unidad en cualquier tetramestre.

Unidad de aprendizaje optativa





Responsables del diseño: Dr. Víctor Manuel González y González, Dra. Elisa Schaeffer.

Propósito: El alumno conocerá los principales fundamentos y modelos teóricos de la disciplina de Computo Ubicuo y se familiariza con los últimos avances en el área. El alumno aprende a diseñar sistemas computacionales para dispositivos móviles y para la interacción indirecta ubicua de inteligencia ambiental.



• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.





Por otra parte, las competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje son:






Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación se lleva a cabo a través de un proyecto experimental realizado en grupos en colaboración con la industria regional.

Producto integrador de aprendizaje: El estudiante aprende los métodos de diseño de sistemas computacionales para dispositivos móviles y para la interacción indirecta ubicua de inteligencia ambiental y evalúa su aplicación en contextos reales.


• Mobile Interaction Design (2005) Jones and Marsden. John Wiley & Sons.

• Ubiquitous Computing: Smart Devices, Environments and Interactions (2009) Stefan. Wiley.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Control de sistemas dinámicos

Frecuencia semanal: Dos sesiones semanales, 2.5 horas de teoría, 2 horas de ejercicios.

Horas de trabajo extra aula por semana: 2 horas de estudio independiente.


Periodo académico: Se recomienda cursar durante los primeros tres tetramestres.






Responsable del diseño: Dr. César Guerra Torres, Dr. Juan Angel Rodríguez Liñán, Dr. Jesús De León Morales.

Propósito: En esta unidad se introduce en los conceptos y técnicas básicas del control de sistemas y su implementación.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las cienciasbásicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con una buena capacidad organizacional para suministrar eficientemente los recursos,comunicar de una manera clara y directa con sus colegas y documentar los avances del proyecto.• Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.• Adaptarse a a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Crear soluciones innovadoras y concretarlas como paquetes de software, patentes o consultorías.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación,operación y control.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación de la unidad se realiza por medio de ejercicios semanales, examen a libro abierto y la presentación de un proyecto final.

Producto integrador de aprendizaje: Los ejercicios serán realizados en equipo con el instructor y las horas extras el estudiante las aplicara en la resolución de tareas, lecturas complementarias y proyectos.


Katshuiko Ogata. Ingeniería de control moderna. Pearson. 1998. ISBN: 970-17-0048-1.

Chi-Tsung Chen. Linear system theory and design. Sanders Collegue publishing. 1970. ISBN: 0-03-060289-0.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Control digital

Frecuencia semanal: Dos sesiones semanales; 2.5 horas de teoría, 2 horas de ejercicios.

Horas de trabajo extra aula por semana: Dos (2) horas de estudio independiente.


Periodo académico: A partir del segundo tetramestre.






Responsables del diseño: Dr. César Guerra Torres, Dr. Juan Angel Rodríguez Liñán.

Propósito: En esta unidad se introduce en los conceptos y técnicas básicas y avanzadas del control digital y su implementación.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar un trabajo en equipo con resultados de mayor alcance eimpacto de lo que alcanzaría solo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Tener un nivel adecuado de independencia e iniciativa para emprender un negocio o un proyecto.• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las cienciasbásicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas,los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.


Producto integrador de aprendizaje: Los ejercicios de este programa serán realizados en grupo con presencia del instructor y el tiempo extra del estudiante será aplicado en la resolución de tareas, lecturas complementarias y proyectos.


• Sistemas de control en tiempo discreto. Katshuiko Ogata. Prentice Hall. 1996. ISBN: 968-880-539-4.

• Digital control system: Analysis and design. 3rd Ed. Charles L. Phillips, H. Troy Nagle. Prentice Hall. 1995.

• Computer controlled systems. K.J. Astrom, B. Wittenmark. Prentice Hall. 1990.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Control no lineal

Frecuencia semanal: Una sesión de 1.5 horas teórica.

Horas de trabajo extra aula por semana: Tres (3) horas de trabajo colaborativo de los estudiantes y 3 de estudio individual.


Periodo académico: Se recomienda cursar durante el primer año.






Responsables del diseño: Dr. Juan Angel Rodríguez Liñán, Dr. César Guerra Torres, Dr. Jesús De León Morales.

Propósito: En esta unidad de aprendizaje el estudiante aprende el análisis y técnicas de control para sistemas dinámicos desde un punto de vista geométrico.

Competencias del perfil de egreso:• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.




• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen la teoría y tecnologías de control con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.


Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación se realiza por tareas y proyectos.

Producto integrador de aprendizaje: Las horas extra aula son de trabajo colaborativo de los estudiantes.


• Jean-Jacques Slotine and W. Li. Applied nonlinear control. Prentice Hall. 1991. ISBN: 0-13-040890-5.

• R. Marino and P. Tomei. Nonlinear control design: Geometric, Adaptive and Robust. Prentice Hall,1995. ISBN: 0-13-342635-1.

• A. Isidori. Nonlinear control systems. Springer-Verlag, 1985. ISBN: 0-387-50601.

• Publicaciones en revistas de investigación.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Controladores y microcontroladores programables

Frecuencia semanal: Una sesión semanal de 1.5 horas de teoría.

Horas de trabajo extra aula por semana: Tres (3) horas de ejercicios grupales y 2 horas de estudio independiente del estudiante.


Periodo académico: Cualquier tetramestre, se recomienda durante el primer o segundo año.






Responsables del diseño: Dr. Juan Angel Rodríguez Liñán, Dr. César Guerra Torres.

Propósito: En esta unidad se introduce en los conceptos básicos y avanzados de la implementación de leyes y algoritmos de control mediante dispositivos electrónicos.

Competencias del perfil de egreso:• Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar un trabajo en equipo con resultados de mayor alcance e impacto de lo que alcanzarían solo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Tener un nivel adecuado de independencia e iniciativa para emprender un negocio o un proyecto.• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.• Documentar en escrito su conocimiento e innovaciones en las formas que lo requiere la comunidad científica e industrial, tales como artículos en revistas, memorias de congresos y registros de patentes.• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con una buena capacidad organizacional para suministrar eficientemente los recursos, comunicar de una manera clara y directa con sus colegas y documentar los avances del proyecto.• Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.• Adaptarse a a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Crear soluciones innovadoras y concretarlas como paquetes de software, patentes o consultorías.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.• Habilidad y movilidad para integrarse a nuevos mercados a nivel regional, nacional y mundial.


Producto integrador de aprendizaje: Las horas de ejercicios serán realizadas en grupo con presencia del instructor y las horas de estudio independiente serán aplicadas en la resolución de tareas, lecturas complementarias y proyectos.

Fuentes de apoyo y consulta:• Chuck Hellebuyck. Programming PIC Microcontrollers Using PICBASIC. Newnes. 2002. ISBN: 1589950011, 9781589950016.

• Hojas de datos técnicos y notas de aplicación de diversos dispositivos electrónicos.

• http://www.microchip.com

Nombre de la unidad de aprendizaje: Conversación y debate en inglés

Frecuencia semanal: Una sesión presencial semanal de 90 minutos, 1.5 horas en total.

Horas de trabajo extra aula por semana: Una sesión a distancia por semana, también de 90 minutos, y dos (2) horas semanales de estudio independiente en preparación a las sesiones.

Modalidad: Mixto.




Créditos UANL: Dos (2).




Propósito: En esta unidad de aprendizaje los estudiantes se juntan semanalmente con uno o más profesores del programa a discutir temas generales del campo de computación y mecatrónica en inglés en forma de conversaciones y debates para mejorar su habilidad de defender sus puntos de vista y expresar sus ideas en conversación rápida en inglés.













Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación se realiza a base de participación y autoevaluación de los participantes.

Producto integrador de aprendizaje: Toda la comunicación en la unidad de aprendizaje se realiza en inglés, desde la organización hasta las conversaciones y debates completos.

Fuentes de apoyo y consulta: Revistas científicas y de ciencia popular en inglés, sitios web de noticias tecnológicas tales como slashdot.org y listas de correos de organizaciones profesionales tales como el IEEE y la ACM.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Dinámica no lineal y caótica

Frecuencia semanal: Una sesión semanal de 1.5 horas teóricas.

Horas de trabajo extra aula por semana: Un total de 5 horas de trabajo. Las trabajo extra aula son a través del trabajo colaborativo de los estudiantes en preparación de proyectos


Periodo académico: Se recomienda para finales del primer año de estudios o comienzo del segundo año, dependiendo del tema de tesis.


Área curricular: Formación




Responsables del diseño: Dr. Juan Angel Rodríguez Liñán, Dr. César Guerra Torres, Dr. Jesús De León Morales, Dra. Elisa Schaeffer.

Propósito: En esta unidad de aprendizaje, el estudiante aprende los efectos de pequeños no linealidades pueden tener en el comportamiento de un sistema dinámico.







Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación se realiza por tareas y proyectos.

Producto integrador de aprendizaje: Proyectos.


Steven H. Strogatz. Nonlinear Dynamics and Chaos: With Applications to Physics, Biology, Chemistry and Engineering. Westview Press, 498 páginas, 2001. ISBN-13: 978-0738204536.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Diseño mecánico de sistemas mecatrónicos

Frecuencia semanal: Una sesión semanal de 180 minutos (3 horas).

Horas de trabajo extra aula por semana: 3.5 horas de trabajo independiente del estudiante


Periodo académico: Cualquier tetramestre; se recomienda incluirla durante el primer año.






Responsable del diseño: Dra. Beatriz Cristina López Walle.

Propósito: En esta unidad se introduce los conceptos básicos y avanzados en el diseño de elementos mecánicos, incluyendo el estudio de los materiales y sus propiedades, teoría de fallas, diseño de elementos de transmisión, entre otros, así como su aplicación en el diseño de sistemas mecatrónicos. Es necesario contar con conocimientos de mecánica de sólidos.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar un trabajo en equipo con resultados de mayor alcance e impacto de lo que alcanzarían solo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con una buena capacidad organizacional para suministrar eficientemente los recursos, comunicar de una manera clara y directa con sus colegas y documentar los avances del proyecto.• Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.• Adaptarse a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Crear soluciones innovadoras y concretarlas como paquetes de software, patentes o consultorías.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y las tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación de la unidad se realiza por medio de ejercicios semanales, examen a libro abierto y la presentación de un proyecto final. Cada producto otorga una cantidad de puntos que será acumulada y ponderada para obtener la calificación final.

Producto integrador de aprendizaje: Ejercicios realizados en grupo y en presencia del instructor, examen a libro abierto e informe y demostración del proyecto final.


• J. E. Shigley, C. R. Mischke. Diseño en ingeniería mecánica. McGrawHill. 2003.• R. L. Mott. Diseño de elementos de máquinas. Prentice Hall Internacional. 1999.• R. L. Norton. Diseño de máquinas. Prentice Hall Internacional. 2002.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Diseño y análisis de algoritmosFrecuencia semanal: Una sesión semanal de 60 minutos de teoría y otra sesión de 60 minutos de revisión de ejercicios y proyectos.

Horas de trabajo extra aula por semana: 4.5 horas de trabajo independiente de estudiante en ejercicios y proyectos individuales y en grupo.

Modalidad: Presencial, aunque Puede cursarse a distancia vía videoconferencia si un estudiante participante está realizando una estancia.

Periodo académico: Cualquier tetramestre del programa. Se recomienda para los primeros dos años de estudios.







Propósito: Elevar la capacidad de abstracción del estudiante para que pueda proponer algoritmos para problemas nuevos y adaptar métodos de solución existentes en su trabajo propio.


• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Documentar en escrito su conocimiento e innovaciones en las formas que lo requiere la comunidad científica e industrial, tales como artículos en revistas, memorias de congresos y registros de patentes.• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Avanzar el desarrollo tecnológico con una actitud emprendedora, de liderazgo, compromiso y responsabilidad.• Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.• Adaptarse a a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Crear soluciones innovadoras y concretarlas como paquetes de software, patentes o consultorías.• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación de la unidad se realiza por ejercicios semanales y un proyecto final, combinando resultados de coevaluación entre los estudiantes con la evaluación del profesor.

Producto integrador de aprendizaje: Proyecto final (individual o en grupo dependiendo del tema y los intereses de los estudiantes) donde se resuelve un problema computacional por elegir, diseñar o adaptar una o más estructuras de datos y diseñar un algoritmo propio a partir del conocimiento adquirido durante la unidad de aprendizaje.


• Robert Sedgewick y Philippe Flajolet: An Introduction to the Analysis of Algorithms. Addison Wesley, 512 páginas, 1995. ISBN-13 978-0201400090.• Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest y Clifford Stein: Introduction to Algorithms. MIT Press, 1184 páginas, segunda edición, 2001. ISBN-13 978-0262032933.• Jon Kleinberg y Éva Tardos: Algorithm Design. Addison Wesley, 864 páginas, 2005. ISBN-13978-0321295354.• Juraj Hromkovic: Algorithms for Hard Problems. Springer, 557 páginas, segunda edición, 2002. ISBN-13 978-3540441342.• Robert Sedgewick y Philippe Flajolet: Analytic Combinatorics, versión inicial disponible para descarga gratuita en formato PDF.• Wojciech Szpankowski: Average Case Analysis of Algorithms on Sequences. Wiley Interscience, 576 páginas, 2001. ISBN-13 978-0471240631. Una versión inicial está disponible en HTML.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Diseño y análisis de experimentos

Frecuencia semanal: 1.5 horas de teoría, 1.5 horas de ejercicios en grupo.

Horas de trabajo extra aula por semana: 3.5 horas de estudio independiente del estudiante.


Periodo académico: La unidad puede cursarse en cualquier tetramestre.






Responsable del diseño: Dr. Arturo Berrones Santos.

Propósito: En esta unidad se introduce en los conceptos básicos y avanzados para el desarrollo de diseños experimentales para posteriormente tener un criterio de análisis de los datos generados.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar un trabajo en equipo con resultados de mayor alcance e impacto de lo que alcanzarían solo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Tener un nivel adecuado de independencia e iniciativa para emprender un negocio o un proyecto.• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.• Documentar en escrito su conocimiento e innovaciones en las formas que lo requiere la comunidad científica e industrial, tales como artículos en revistas, memorias de congresos y registros de patentes.• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje• Crear soluciones innovadoras y concretarlas como paquetes de software, patentes o consultorías.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.• Habilidad y movilidad para integrarse a nuevos mercados a nivel regional, nacional y mundial.


Producto integrador de aprendizaje: Los ejercicios serán realizados de manera grupal deberán ser realizados en presencia del instructor. El trabajo extra será aplicado en la resolución de tareas, lecturas complementarias y proyectos.


• Diseño y análisis de experimentos (segunda edición) Douglas Montgomery. Wiley. 2002 .

• Análisis y diseño de experimentos. Humberto Gutiérrez Pulido. McGraw-Hill Interamericana. 2003.

• Diseño de experimentos. Robert O. Kuehl. Thomson Corporation. 2001

• Estadística para investigadores: Introducción al diseño de experimentos. George Box. Reverte. 1989.

• Regresión y diseño de experimentos. Daniel Peña. Alianza editorial. 2002.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Diseño y evaluación de interfaces de usuarioFrecuencia semanal: Dos sesiones semanales: 1 hora de teoría (60 minutos) y 1 hora de prácticas y ejercicios de laboratorio (60 minutos).

Horas de trabajo extra aula por semana: 4.5 horas de estudio independiente del estudiante en preparación para un proyecto en el cual diseña y evalúa un sistema interactivo.








Responsable del diseño: Dr. Víctor Manuel González y González, Dra. Elisa Schaeffer.

Propósito: A través de esta unidad de aprendizaje el alumno aprende los métodos y procedimientos para la definición, diseño, y evaluación de un sistema interactivo (interfaces) con usuarios reales. La definición enfatiza una conceptualización basada en tareas y actividades. El diseño hace un énfasis particular en la consideración de factores humanos de los usuarios que interactúan con el sistema. La evaluación sigue un esquema cuantitativo donde se exploran medidas de eficiencia, disminución de errores, aprendizaje y otras métricas de usabilidad.


• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar un trabajo en equipo con resultados de mayor alcance e impacto de lo que alcanzarían solo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.• Documentar en escrito su conocimiento e innovaciones en las formas que lo requiere la comunidad científica e industrial, tales como artículos en revistas, memorias de congresos y registros de patentes.• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.• Adaptarse a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Por otra parte, las competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje son:• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación se lleva a cabo a través de un proyecto realizado en grupos en colaboración con la industria regional.

Producto integrador de aprendizaje: El estudiante aprende los métodos de diseño y evaluación de interfaces de usuario y sistemas interactivos por aplicarlos en un proyecto práctico con usuarios reales.


• L. Leventhal y J. Barnes. Usability Engineering: Process, Products and Examples. Prentice Hall, New Jersey, 2007.• J. Dumas y J. Redish: A Practical Guide to Usability Testing. Intellect, 1999.• C. Lewis y J. Rieman. Task-Centered User Interface Design: A Practical Introduction. Disponible en línea en http://hcibib.org/tcuid/• T. Tullis y B. Albert. Measuring the User Experience. Morgan Kaufmann. 2008• D. Olsen. Building Interactive Systems. Cenage Learning. 2009• Designing Interactive Systems: People, Activities, Contexts, Technologies (2009) David Benyon, Addison Wesley• User Interface Design and Evaluation (2005) Stone, Jarrett and Woodroffe, Morgan Kaufmann.• Observing the User Experience: A Practitioner’s Guide to User Research (2003) Kuniavsky, Morgan Kaufmann.• Research Methods for Human-Computer Interaction (2008) Cairns, P. and Cox, A.L., Cambridge University Press.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Diseño, análisis y programación de sistemas integrados, paralelos y distribuidosFrecuencia semanal: Una sesión semanal de 90 minutos de teoría y demostraciones.Horas de trabajo extra aula por semana: Cuatro (4) horas de trabajo de laboratorio independiente, individualmente o en grupos.Modalidad: Presencial.Periodo académico: Cualquier tetramestre del programa. Se requiere conocimientos anteriores en programación.Unidad de aprendizaje optativa.Área curricular: Formación.Créditos UANL: Tres (3).Fecha de elaboración: 14/07/09.Fecha de última actualización: 14/07/09.Responsable del diseño: Dra. Elisa Schaeffer.Propósito: En esta unidad de aprendizaje el estudiante llega a conocer los elementos básicos del diseño, análisis e implementación de sistemas computacionales integrados a equipo eléctrico o mecánico para aplicaciones adaptativos de control, observación e interacción con su ambiente. El estudiante también aprende la tecnología de sistemas distribuidos para diseñar, analizar e implementar sistemas computacionales que incorporan varias unidades de procesamiento independientes. Luego, el estudiante aprender a aprovechar de la posibilidad de procesamiento paralelo utilizando o varios procesadores o procesadores de múltiples núcleos para diseñar, analizar e implementar sistemas computacionales de mayor eficiencia. Se da énfasis especial a sistemas de tiempo real en toda la unidad de aprendizaje.Competencias del perfil de egreso:

• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La unidad de aprendizaje se evalúa a través de miniproyectos autoevaluados por el estudiante y posteriormente evaluados también por el profesor.Producto integrador de aprendizaje: Cada estudiante prepara tres miniproyectos esquemáticos individuales (uno por cada tema principal) y un proyecto de mayor escala en grupo donde combinan los elementos integrados, distribuidos y paralelos.Fuentes de apoyo y consulta:• Andrews, Foundations of Multithreaded, Parallel, and Distributed Programming, Addison-Wesley 2000.• Tanenbaum & van Steen: Distributed Systems: Principles and Paradigms, 2007, Pearson Prentice Hall.• Coulouris, Dollimore & Kindberg: Distributed Systems: Concepts and Design, 2005, Addison-Wesley.• Sinha: Distributed Operating Systems, 1997, IEEE Press.• Lynch: Distributed Algorithms, 1997, Morgan Kaufman.• Garg: Elements of Distributed Computing, 2002, Wiley.• Ashenden: The Designers Guide to VHDL.• Basten et. al.: Ambient Intelligence: Impact on Embedded System Design.• Catouslis: Designing Embedded Hardware.• Clements: Principles of Computer Hardware.• Hallinan: Embedded Linux Primer: A Practical Real-World Approach.• Noergaard: Embedded Systems Architecture.• Vahid & Givargis: Embedded System Design: A Unified Hardware/Software Introduction.• Rajan: Essential VHDL, RTL Synthesis done right.• Simon: An Embedded Software Primer.• Labrosse: Embedded Systems Building Blocks.• Siewert, Real-Time Embedded Systems and Components, Thomson Learning, Charles River Media, 2007.• Liu, Real-Time Systems, Prentice Hall, 2000.• Shaw, Real-Time Systems and Software, John-Wiley, 2001.• Wellings, Concurrent and Real-Time Programming in Java, Wiley, 2004.• Murthy & Manimaran, Resource Management in Real-Time Systems and Networks, MIT Press, 2001.• Literatura científica en revistas y memorias internacionales.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Elementos de electrónica análoga, digital y de potenciaFrecuencia semanal: Dos sesiones semanales de 120 minutos (2 horas) cada una, una sesión de teoría y una de práctica en laboratorio.

Horas de trabajo extra aula por semana: 2.5 horas de estudio independiente del estudiante Modalidad: Presencial

Periodo académico: Cualquier tetramestre; se recomienda incluirla después de la unidad de aprendizaje Circuitos electrónicos análogos y digitales.







Propósito: En esta unidad se introduce en los conceptos básicos y avanzados de la electrónica analógica (amplificadores, filtros, sistemas electrónicos de control analógico, etc.), la electrónica digital (tanto combinatoria como secuencial) y la electrónica de potencia (transformadores, rectificadores, disipadores de calor, reguladores, etcétera; todo enfocado al diseño y análisis de sistemas electrónicos de potencia). Dado el amplio espectro de la unidad, se requieren conocimientos sólidos de teoría de circuitos o incluirla posteriormente a la unidad de aprendizaje Circuitos electrónicos análogos y digitales.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar un trabajo en equipo con resultados de mayor alcance e impacto de lo que alcanzarían solo.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Tener un nivel adecuado de independencia e iniciativa para emprender un negocio o un proyecto.• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación de la unidad se realiza por medio de ejercicios semanales, reportes de las prácticas de laboratorio y la presentación de un proyecto final. Cada producto otorga una cantidad de puntos que será acumulada y ponderada para obtener la calificación final.

Producto integrador de aprendizaje: Los ejercicios serán realizados en grupo con presencia del instructor y en la las horas extras de trabajo se veran reflejadas en la resolución de tareas, lecturas complementarias y proyectos.


• Operational Amplifiers, Fifth Edition (EDN Series for Design Engineers) G B Clayton, Steve Winder. Newnes-Butterworth 2003• Design with Operational Amplifiers and Analog Integrated Circuits. Sergio Franco. McGraw-Hill 2003• Operational Amplifiers and Linear Integrated Circuits (6th Edition) Robert F. Coughlin, Frederick F. Driscoll. Prentice Hall, 2000• Digital Electronics. James Bignell, Robert Donovan. Delmar Cengage Learning; 5 edition. 2006• Digital Electronics: A Practical Approach, William Kleitz. Prentice Hall; 7 edition, 2004• Digital Electronics: Principles, Devices and Applications. Anil Kumar Maini. Wiley 2007• Digital Design (4th Edition) M. Morris Mano and Michael D. Ciletti. Prentice Hall; 4 edition. 2006• Electrónica de potencia. Daniel W. Hart. Prentice-Hall. 1999 y 2005 o cualquier edición posterior.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Formación de recursos humanos I-II

Frecuencia semanal: No hay sesiones regulares, pero se recomienda que estudiantes que estén cursando la unidad simultáneamente se junten cada dos semanas para discutir sus experiencias.

Horas de trabajo extra aula por semana: En promedio son 6.5 horas semanales del trabajo, pero su distribución en el cuatrimestre no es uniforme.

Modalidad: Mixto.

Periodo académico: Cualquier cuatrimestre después de haber elegido un tema de tesis.







Propósito: En esta unidad de aprendizaje el estudiante colabora con su(s) asesor(es) en definir, dirigir

y documentar un proyecto realizado por estudiantes de preparatoria, licenciatura y/o maestría en

algún tema relacionado con el tema de tesis del estudiante.

Competencias del perfil de egreso:• Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar un trabajo en equipo con resultados de mayor alcance e impacto de lo que alcanzarían solo.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Tener un nivel adecuado de independencia e iniciativa para emprender un negocio o un proyecto.• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con una buena capacidad organizacional para suministrar eficientemente los recursos, comunicar de una manera clara y directa con sus colegas y documentar los avances del proyecto.• Formar recursos humanos de alta calidad así como dirigir grupos de trabajo.• Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.• Adaptarse a a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con un enfoque computacional y mecatrónico, con la capacidad de conseguir fondos y recursos y capacidad organizacional para suministrar los recursos y documentar los avances del proyecto.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores.• Habilidad y movilidad para integrarse a nuevos mercados a nivel regional, nacional y mundial.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación de la unidad se realiza evaluación por portafolio de evidencia de la asesoría de alumnos de niveles o generaciones inferiores en colaboración con profesores del programa al dirigir proyectos de cursos o de tesis o de proyectos de estancia de verano.

Producto integrador de aprendizaje: El trabajo del estudiante en asesoras otros estudiantes que será realizado bajo la asesoría de su(s) director(es) de tesis y su documentación en un portafolio de evidencia.

Fuentes de apoyo y consulta: Bibliografía utilizada depende del tema de tesis del estudiante.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Incubadora de empresas

Frecuencia semanal: Una sesión semanal de presentaciones de expertos y microempresarios de 60 minutos y otra sesión de apoyo de 90 minutos para proyectos de estudiantes.

Horas de trabajo extra aula por semana: Seis horas semanales de estudio independiente y en grupo en el desarrollo del proyecto.

Modalidad: Presencial, a distancia o mixto. Depende de las preferencias de los participantes.

Periodo académico: Cualquier tetramestre en el segundo o tercer año de estudios.



Créditos UANL: Cuatro (4).




Propósito: Esta unidad de aprendizaje es un taller intensivo sobre los requisitos relacionados con fundar una empresa de tecnología. La unidad se organiza en colaboración con el Centro de Incubación de Empresas y Transferencia de Tecnología de la UANL y empresas PyME regionales.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar un trabajo en equipo con resultados de mayor alcance e impacto de lo que alcanzarían solo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Tener un nivel adecuado de independencia e iniciativa para emprender un negocio o un proyecto.• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con una buena capacidad organizacional para suministrar eficientemente los recursos, comunicar de una manera clara y directa con sus colegas y documentar los avances del proyecto.• Formar recursos humanos de alta calidad así como dirigir grupos de trabajo.• Avanzar el desarrollo tecnológico con una actitud emprendedora, de liderazgo, compromiso y responsabilidad.• Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.• Adaptarse a a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Crear soluciones innovadoras y concretarlas como paquetes de software, patentes o consultorías.• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con un enfoque computacional y mecatrónico, con la capacidad de conseguir fondos y recursos y capacidad organizacional para suministrar los recursos y documentar los avances del proyecto.• Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.• Habilidad y movilidad para integrarse a nuevos mercados a nivel regional, nacional y mundial.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación se realiza por participación y un proyecto coevaluado.

Producto integrador de aprendizaje: Un proyecto que es un borrador del plan de trabajo para fundar una empresa nueva, incluyendo el producto y un plan de desarrollo y financiamiento.

Fuentes de apoyo y consulta: Sitios web de incubadoras a nivel nacional e internacional.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Inteligencia artificial

Frecuencia semanal: Dos sesiones semanales; 1.5 horas de teoría, 1 hora de ejercicios.

Horas de trabajo extra aula por semana: Cuatro (4) horas de estudio independiente.




Área curricular: Investigación.





Propósito: En esta unidad se introduce en los conceptos básicos de la inteligencia artificial desde un punto de vista de los agentes inteligentes para representar conocimiento, inferencias y para tareas de planeación.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.• Documentar en escrito su conocimiento e innovaciones en las formas que lo requiere la comunidad científica e industrial, tales como artículos en revistas, memorias de congresos y registros de patentes.• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Formar recursos humanos de alta calidad así como dirigir grupos de trabajo.• Avanzar el desarrollo tecnológico con una actitud emprendedora, de liderazgo, compromiso y responsabilidad.• Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.• Adaptarse a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Por otra parte, las competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje son:• Crear soluciones innovadoras y concretarlas como paquetes de software, patentes o consultorías.• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y las tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.• Habilidad y movilidad para integrarse a nuevos mercados a nivel regional, nacional y mundial.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación de la unidad se realiza por medio de ejercicios semanales y la presentación de un proyecto final.

Producto integrador de aprendizaje: Los ejercicios se realizaran en grupo con presencia del instructor y las horas extra aula del estudiante serán aplicadas en la resolución de tareas, lecturas complementarias y proyectos.


• Inteligencia Artificial. Una nueva síntesis. Nils J. Nilsson. MCGraw Hill. 2001

• Artificial Intelligence: A Modern Approach, Stuart Russell and Peter Norvig, Prentice Hall. 2002, Cualquier edición.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Interacción humano-computadora

Frecuencia semanal: Dos sesiones semanales: 1 hora de teoría (60 minutos) y 1 hora de presentación y discusión de artículos en el área (60 minutos).

Horas de trabajo extra aula por semana: 4.5 horas de estudio independiente del estudiante en preparación de presentación de artículos y estudio de materiales en preparación a sesiones.








Responsable del diseño: Dr. Víctor Manuel González y González.

Propósito: El alumno conocerá los principales fundamentos y modelos teóricos de la disciplina de Interacción Humano-Computadora; se familiarizará con los principios del diseño, programación y operación de los sistemas interactivos; conocerá los aspectos de la psicología y la psicología cognitiva que afectan la interacción que un usuario humano tiene con dispositivos computacionales.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar un trabajo en equipo con resultados de mayor alcance e impacto de lo que alcanzarían solo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con una buena capacidad organizacional para suministrar eficientemente los recursos, comunicar de una manera clara y directa con sus colegas y documentar los avances del proyecto.• Formar recursos humanos de alta calidad así como dirigir grupos de trabajo.• Avanzar el desarrollo tecnológico con una actitud emprendedora, de liderazgo, compromiso y responsabilidad.• Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.• Adaptarse a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Por otra parte, las competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje son:• Crear soluciones innovadoras y concretarlas como paquetes de software, patentes o consultorías.• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y las tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación de la unidad se realiza por medio de examen a libro abierto.

Producto integrador de aprendizaje: La discusión semanal de artículos se llevará a cabo en grupo con la presencia de un instructor, y las horas extra aula serán aplicadas a la preparación de presentaciones y lectura de artículos y libro de texto.


Cyberpsychology: An introduction to Human-Computer Interaction (2008) Kent L. Norman, Cambridge University Press.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Mecánica analítica

Frecuencia semanal: Dos sesiones semanales: 2.5 horas de teoría, 2 de ejercicios.

Horas de trabajo extra aula por semana: Dos (2) horas de estudio independiente.


Periodo académico: Se recomienda para el primer año de estudios.






Responsables del diseño: Dr. César Guerra Torres, Dr. Juan Angel Rodríguez Liñán.

Propósito: En esta unidad se introduce en los conceptos básicos y avanzados de mecánica desde un punto de vista matemático formal.






• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con una buena capacidad organizacional para suministrar eficientemente los recursos, comunicar de una manera clara y directa con sus colegas y documentar los avances del proyecto.







Producto integrador de aprendizaje: El estudio independiente del estudiante se verá reflejado en la resolución de tareas, lecturas complementarias y proyectos. Los ejercicios de la unidad se realizarán en grupo con presencia del instructor


• Herbert Goldstein. Classical Mechanics. Addison-Wesley. 1980. ISBN: 0-201-02918-9.

• F. Gantmacher. Lectures in Analytical Mechanics. MIR Publishers Moscow. 1975. ISBN: 978-0846405511.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Mecánica estadística en el cómputo y la teoría de la información

Frecuencia semanal: Dos sesiones semanales; 2 horas son de teoría, 1 hora de ejercicios.







Fecha de elaboración: 15/07/09

Fecha de última actualización: 15/07/09


Propósito: La fertilización mutua entre la mecánica estadística y la computación ha dado lugar a importantes avances en ambas áreas. En esta materia el alumno aprenderá a manejar los fundamentos de mecánica estadística necesarios para el desarrollo de algoritmos orientados a modelar, analizar y optimizar sistemas complejos.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar un trabajo en equipo con resultados de mayor alcance e impacto de lo que alcanzarían solo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Documentar en escrito su conocimiento e innovaciones en las formas que lo requiere la comunidad científica e industrial, tales como artículos en revistas, memorias de congresos y registros de patentes.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Crear soluciones innovadoras y concretarlas como paquetes de software, patentes o consultorías.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación de la unidad se realiza por medio de ejercicios semanales y tareas.

Producto integrador de aprendizaje: Los ejercicios se realizaran en grupo con la presencia de un instructor, y las horas de trabajo extra aula en la resolución de tareas.


• L. P. Kadanoff, Statistical Physics, World Scientific, 2001. ISBN 9810237588.

• N. G. Van Kampen, Stochastic Processes in Physics and Chemistry, Third Edition, 2007. ISBN-13: 978-0-444-52965-7

• A. K. Hartmann y M. Weigt, Phase Transitions in Combinatorial Optimization Problems, Wiley, 2005. ISBN-13: 978-3-527-40473-5

• D. J. C. MacKay, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, Cambridge University Press, 2003. ISBN 0521642981.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Métodos heurísticos y computación evolutiva

Frecuencia semanal: Dos sesiones semanales: uno de teoría y otro de ejercicios, ambos de 90 minutos.

Horas de trabajo extra aula por semana: Un total de 3.5 horas de estudio independiente.

Modalidad: Mixto.

Periodo académico: Puede cursarse en cualquier tetramestre; se recomienda conocimientos anteriores de programación.






Responsables del diseño: Dr. Luis Martín Torres Treviño, Dra. Elisa Schaeffer.

Propósito: En esta unidad de aprendizaje el estudiante aplica métodos heurísticos y evolutivos existentes a problemas clásicas de optimización continua y combinatoria y posteriormente desarrolla un proyecto en que desarrolla sus propios métodos de solución para problemas que provienen de la industria.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con una buena capacidad organizacional para suministrar eficientemente los recursos, comunicar de una manera clara y directa con sus colegas y documentar los avances del proyecto.• Avanzar el desarrollo tecnológico con una actitud emprendedora, de liderazgo, compromiso y responsabilidad.• Adaptarse a a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Crear soluciones innovadoras y concretarlas como paquetes de software, patentes o consultorías.• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.• Habilidad y movilidad para integrarse a nuevos mercados a nivel regional, nacional y mundial.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación de la unidad de aprendizaje se realiza por medio de ejercicios semanales y la presentación de un proyecto final.

Producto integrador de aprendizaje: Los ejercicios en grupo se presentan ante el instructor. El proyecto final puede ser la base para la preparación de un artículo científico que se podrá publicar en diversas revistas o en conferencias y congresos tanto nacionales como internacionales.

Fuentes de apoyo y consulta:• Emile Aarts y Jan Karel Lenstra: Local Search in Combinatorial Optimization. Princeton University Press, 536 páginas, 2003. ISBN-13 978-0691115221.• Holger H. Hoos y Thomas Stützle: Stochastic Local Search: Foundations & Applications. Morgan Kaufmann, 658 páginas, 2004. ISBN-13 978-1558608726• Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. David E. Goldberg Addison-Wesley, Boston, MA, USA. 1989• Evolutionary Computation. Kenneth A. De Jong 2002• How to Solve It: Modern Heuristics. Zbigniew Michalewicz and David B. Fogel. Springer Verlag 2004• Artículos en revistas internacionales (énfasis fuerte en literatura reciente).• Swarm Intelligence. Yuhui Shi. The Morgan Kaufmann Series in Artificial Intelligence. Academic Press. 2001.• Swarm Intelligence: Introduction and Applications (Natural Computing Series) Christian Blum and Daniel Merkle. Springer. 2008.• Fundamentals of Computational Swarm Intelligence, Andries P. Engelbrecht. Wiley. 2006.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Métodos matemáticos para la computación científica

Frecuencia semanal: 1.5 horas de teoría, 2 horas de ejercicios

Horas de trabajo extra aula por semana: Tres (3) horas de estudio independiente del estudiante.


Periodo académico: Puede cursarse en cualquier tetramestre.






Responsable del diseño: Dr. Arturo Berrones.

Propósito: En esta unidad se introduce en los conceptos básicos y avanzados de la computación científica.














Producto integrador de aprendizaje: Los ejercicios serán realizados en grupo con presencia del instructor y cada participante planeará un proyecto en el cual demuestre innovaciones.


• Burden R. & Faires, J.: Análisis Numérico; Grupo Editorial Iberoamérica. (1985)

• Ferziger, J.: Numerical Methods for Engineering Applications; John Wiley & Sons. (1981)

• Kreyszig, E.; Advanced Engineering Mathematics; John Wiley & Sons. Cualquier edición.

• Press, W., Teukolsky, S., Vetterling, W., Flannery, B.; Numerical Recipes, the Art of Scientific Computing, Cambridge University Press, (2007).

Nombre de la unidad de aprendizaje: Modelado matemático y simulación en sistemas discretos, continuos y mediante agentes

Frecuencia semanal: Dos sesiones semanales: 2.5 horas de teoría, 2 horas de ejercicios

Horas de trabajo extra aula por semana: Dos (2) horas de estudio independiente del estudiante

Modalidad: Mixta

Periodo académico: Cualquier cuatrimestre; se recomienda conocimientos anteriores de programación.






Responsables del diseño: Dr. Luis Martín Torres Treviño, Dr. Juan Angel Rodríguez Liñán, Dr. César Guerra Torres, Dra. Elisa Schaeffer.

Propósitos: En esta unidad se introduce en los conceptos básicos y avanzados de la modelación de sistemas discretos para su posterior simulación. Se introduce en los conceptos básicos y avanzados de la modelación de sistemas continuos para su posterior simulación. También se introduce en los conceptos básicos y avanzados de la modelación basada en agentes inteligentes generalmente inspirados en fenómenos de la naturaleza.


• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Tener un nivel adecuado de independencia e iniciativa para emprender un negocio o un proyecto.• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.• Documentar en escrito su conocimiento e innovaciones en las formas que lo requiere la comunidad científica e industrial, tales como artículos en revistas, memorias de congresos y registros de patentes.• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.• Adaptarse a a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Crear soluciones innovadoras y concretarlas como paquetes de software, patentes o consultorías.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.• Habilidad y movilidad para integrarse a nuevos mercados a nivel regional, nacional y mundial.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación de la unidad de aprendizaje se realiza por medio de ejercicios semanales y la presentación de un proyecto final.

Producto integrador de aprendizaje: Los ejercicios en grupo se presentan ante el instructor. El proyecto final puede ser la base para la preparación de un artículo científico que se podrá publicar en diversas revistas o en conferencias y congresos tanto nacionales como internacionales.


• Simulation, Sheldon M. Ross, Academic Press, 2002• Simulación. Métodos y aplicaciones. David Ríos Insua, Sixto Ríos Insua y Jacinto Martín. Alfaomega, Rama. 2000• Discrete-Event Simulation. Jerry Banks et al. Prentice Hall. 2001• Simulación. Un enfoque práctico. Raúl Coss Bu. Limusa Noriega editores. 2003• Simulación de sistemas para administración e ingeniería. Francisco García, Jorge Sierra y Virgínia Guzmán. Cecsa. 2005• Modelado y simulación. Aplicación a procesos logísticos de fabricación y servicios. Antoni Guasch et. al. Alfaomega. 2005.• Simulación y análisis de modelos estocásticos. Mohammad R. Azarang, Eduardo García Dunna. McGraw Hill, 1996• P.E. Wellstead. Introduction to physical system modelling. Academic Oress. 1979. ISBN: 0-12-74438• K. Hangos & Ivan Cameron. Process modeling and model analysis. Academic Press. 2001. ISBN: 0-12-156931-4.• The Complexity of Cooperation: Agent-Based Models of Competition and Collaboration, Robert Axelrod. Princeton, 2001.• Agent-Based Models, Gilbert, Nigel. Sage Publications: London, 2007

Nombre de la unidad de aprendizaje: Organización de eventos científicos

Frecuencia semanal: No hay sesiones semanales regulares de forma presencial.

Horas de trabajo extra aula por semana: Un total de 6.5 horas semanales del trabajo independiente del estudiante.

Modalidad: No presencial.

Periodo académico: Cualquier tetramestre - se recomienda el segundo año de estudios.


Área curricular: Divulgación

Créditos UANL: Uno (1).



Responsable del diseño: Dra. Griselda Quiroz Compeán, Dra. Elisa Schaeffer.

Propósito: En esta unidad de aprendizaje, el estudiante se involucra en la organización de algún evento científico de su área de trabajo, tal como: congreso nacional o internacional, talleres científicos, escuelas de conocimiento o simposios.

Competencias del perfil de egreso:• Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar un trabajo en equipo con resultados de mayor alcance e impacto de lo que alcanzarían solo.• Tener un nivel adecuado de independencia e iniciativa para emprender un negocio o un proyecto.• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.• Documentar en escrito su conocimiento e innovaciones en las formas que lo requiere la comunidad científica e industrial, tales como artículos en revistas, memorias de congresos y registros de patentes.• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con una buena capacidad organizacional para suministrar eficientemente los recursos, comunicar de una manera clara y directa con sus colegas y documentar los avances del proyecto.• Formar recursos humanos de alta calidad así como dirigir grupos de trabajo.• Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.• Adaptarse a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Conocer, promover y difundir la necesidad de generar puntos de encuentro entre miembros de una comunidad científica y los beneficios que conllevan la interacción entre personalidades especialidades en los campos de trabajo que promueve el programa.• Planteamiento de las metas, objetivos y beneficios de la organización de un evento científico.• Desarrollo de un plan académico del evento (comités técnicos, plenaristas, temas de congreso) y un plan logístico (instituciones sede, difusión del evento).• Dirigir, planear y organizar eventos científicos del área de trabajo de su competencia.• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con un enfoque computacional y mecatrónico, con la capacidad de conseguir fondos y recursos y capacidad organizacional para suministrar los recursos y documentar los avances del proyecto.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación se realiza por evaluación por portafolio de evidencia de participación en la organización de un evento científico.

Producto integrador de aprendizaje: En las horas de estudio se incluye una reunión semanal con otros estudiantes que están llevando la unidad de aprendizaje simultáneamente.

Fuentes de apoyo y consulta: No hay.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Preparación de proyectos con la industria Frecuencia semanal: No hay sesiones regulares.

Horas de trabajo extra aula por semana: En promedio son 6.5 horas por semana.

Modalidad: Mixto.

Periodo académico: Cualquier semestre; se recomienda en el segundo año de estudios.




Fecha de elaboración: 15/07/09



Propósito: El estudiante participa en la preparación de una propuesta de un proyecto de investigación desde la fase inicial de planteamiento del problema a estudiar hasta la fase de recibir la respuesta a la propuesta e iniciar el trabajo del proyecto. Las posibles actividades incluyen la redacción de la propuesta, la preparación del presupuesto y el diseño de la calendarización de actividades en colaboración con otros investigadores, estudiantes y representantes de la industria.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar un trabajo en equipo con resultados de mayor alcance e impacto de lo que alcanzarían solo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Tener un nivel adecuado de independencia e iniciativa para emprender un negocio o un proyecto.• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.• Documentar en escrito su conocimiento e innovaciones en las formas que lo requiere la comunidad científica e industrial, tales como artículos en revistas, memorias de congresos y registros de patentes.• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con una buena capacidad organizacional para suministrar eficientemente los recursos, comunicar de una manera clara y directa con sus colegas y documentar los avances del proyecto.• Formar recursos humanos de alta calidad así como dirigir grupos de trabajo.• Avanzar el desarrollo tecnológico con una actitud emprendedora, de liderazgo, compromiso y responsabilidad.• Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.• Adaptarse a a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con un enfoque computacional y mecatrónico, con la capacidad de conseguir fondos y recursos y capacidad organizacional para suministrar los recursos y documentar los avances del proyecto.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación se realiza por portafolio de evidencia del proceso de preparación y presentación de un protocolo de investigación en colaboración con profesores del programa y una o más empresas o ante una entidad que otorga fondos de investigación o para obtener fondos internos de la empresa al proyecto.

Producto integrador de aprendizaje: La presentación del la propuesta de proyecto se realizará en las últimas dos sesiones ante un comité formado por investigadores que han desarrollado proyectos para la industria y representantes de la industria.

Fuentes de apoyo y consulta: Convocatorias y resultados de las mismas y la literatura del campo de estudio de la propuesta que se prepara.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Preparación de proyectos de investigación

Frecuencia semanal: No hay sesiones semanales regulares presenciales.

Horas de trabajo extra aula por semana: 6.5 horas de trabajo del estudiante en actividades de colaboración con investigadores y otros estudiantes.

Modalidad: Mixto. Si el estudiante se encuentra en estancia, se interactúa por medios electrónicos.







Responsable del diseño: Dr. Víctor Manuel González y González, Dra. Elisa Schaeffer.

Propósito: El estudiante participa en la preparación de una propuesta de un proyecto de investigación desde la fase inicial de revisar convocatorias hasta la fase de enviar la solicitud. Las posibles actividades incluyen la redacción de la propuesta, la preparación del presupuesto y el diseño de la calendarización de actividades en colaboración con otros investigadores y estudiantes.









• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con una buena capacidad organizacional para suministrar eficientemente los recursos, comunicar de una manera clara y directa con sus colegas y documentar los avances del proyecto.


• Adaptarse a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.

Por otra parte, las competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje son:


• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con un enfoque computacional y mecatrónico, con la capacidad de conseguir fondos y recursos y capacidad organizacional para suministrar los recursos y documentar los avances del proyecto.

• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y las tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.


Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación se realiza por portafolio de evidencia del proceso de preparación y presentación de un protocolo de investigación en colaboración con profesores del programa ante una entidad nacional o internacional que otorga fondos para la realización de proyectos investigación.

Producto integrador de aprendizaje: el trabajo del estudiante se realizara en conjunto con otros estudiantes e investigadores.

Fuentes de apoyo y consulta: Convocatorias y resultados de las mismas y la literatura del campo de estudio de la propuesta que se prepara.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Presentación de trabajos científicos 1-2

Frecuencia semanal: Una sesión semanal de seguimiento de avances de 45 minutos.

Horas de trabajo extra aula por semana: Doce (12) horas semanales en promedio, distribuido según la intensidad de actividades.

Modalidad: Mixto.

Periodo académico: Cualquier tetramestre del segundo año del programa en el caso de Presentación de trabajos científicos 1, y cualquier tetramestre del tercer año del programa en el caso de Presentación de trabajos científicos 2.

Unidad de aprendizaje obligatoria (I) / optativa (II).


Créditos UANL: Seis (6).




Propósito: En esta unidad de aprendizaje el estudiante prepara, envía a revisión, corrige y presenta un trabajo científico original en un congreso internacional con memorias arbitradas.












Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: El alumno construye un portafolio de evidencia del proceso de preparación y presentación de un trabajo científico en un congreso internacional que está evaluado por el profesor. En muchos casos donde el proceso del congreso o no inicia o no concluye durante el cuatrimestre en que el estudiante está inscrito a la unidad, por lo cual la calificación está basada al avance realizada y documentada por el estudiante durante el cuatrimestre en cuestión.

Producto integrador de aprendizaje: Un artículo científico en el formato de un congreso de prestigio y una presentación de ello, apta para su exposición en un congreso de alto nivel.

Fuentes de apoyo y consulta: Memorias e instrucciones para autores de los congresos del campo de estudio del participante.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Presentaciones y ponencias en español.

Frecuencia semanal: Una sesión semanal de 60 minutos (1 hora) semanales, de los cuales una hora se invierte en ponencias de los participantes, y media hora en conversación crítica constructiva.

Horas de trabajo extra aula por semana: Aproximadamente una hora de trabajo independiente, en donde el estudiante prepara sus presentaciones, aunque el trabajo no se divide de forma uniforme en las 14 semanas del cuatrimestre, sino se concentra en las dos o tres semanas anteriores de la exposición.


Periodo académico: Puede cursarse en cualquier tetramestre posterior al primero.







Propósito: En esta unidad los participantes practican sus competencias de exponer su trabajo de forma clara y consistente en español.








Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación de la unidad se realiza por participación y coevaluación de las ponencias.

Producto integrador de aprendizaje: Cada participante preparará ponencias sobre su propio tema de investigación.

Fuentes de apoyo y consulta: Diversas, no hay bibliografía específica.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Presentaciones y ponencias en inglés.

Frecuencia semanal: Una sesión semanal de 60 minutos (1 hora) semanales, de los cuales una hora se invierte en ponencias de los participantes, y media hora en conversación crítica constructiva.

Horas de trabajo extra aula por semana: Una hora de trabajo independiente, en donde el estudiante prepara sus presentaciones, aunque el trabajo no se divide de forma uniforme en las 14 semanas del cuatrimestre, sino se concentra en las dos o tres semanas anteriores de la exposición.


Periodo académico: Puede cursarse en cualquier tetramestre posterior al segundo.







Propósito: En esta unidad los participantes practican sus competencias de exponer su trabajo de forma clara y consistente en inglés.








Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación de la unidad se realiza por participación y coevaluación de las ponencias.

Producto integrador de aprendizaje: Cada participante preparará ponencias sobre su propio tema de investigación.


Nombre de la unidad de aprendizaje: Procesamiento de datos

Frecuencia semanal: Una sesión de 1 hora de teoría y otra de 2 horas de ejercicio en el laboratorio de cómputo.

Horas de trabajo extra aula por semana: 3.5 horas de estudio independiente del estudiante en resolución de tareas y proyectos (en grupo e individuales).

Modalidad: Presencial, aunque en el caso que haya estudiantes participantes realizando estancia, Puede cursarse a distancia por videoconferencia.

Periodo académico: Cualquier tetramestre del programa.







Propósito: En esta unidad los estudiantes conocen, mayormente a través de literatura científica recién, algunos de los aspectos más importantes de los métodos de procesamiento de datos. Los mismos temas se profundizarán en unidades adicionales de tópicos selectos.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Tener un nivel adecuado de independencia e iniciativa para emprender un negocio o un proyecto.• Documentar en escrito su conocimiento e innovaciones en las formas que lo requiere la comunidad científica e industrial, tales como artículos en revistas, memorias de congresos y registros de patentes.• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Adaptarse a a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Crear soluciones innovadoras y concretarlas como paquetes de software, patentes o consultorías.• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación se basa en ejercicios y estudios realizados por los participantes.

Producto integrador de aprendizaje: Portafolio de los ejercicios individuales y de grupo.


• Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning.

• García-Molina et. al.: Database Systems: The Complete Book.

• Gusfield: Algorithms on Strings, Trees and Sequences.

• Witten & Frank: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques.

• Revistas internacionales de alto nivel en el campo de procesamiento de datos.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Procesos estocásticos

Frecuencia semanal: Dos sesiones semanales; 2 horas son de teoría, 1 hora de ejercicios.



Periodo académico: La unidad puede cursarse en cualquier tetramestre; se recomienda incluirlo en el primer año de estudios.







Propósito: El estudiante comprenderá y sabrá aplicar los principios de los procesos que involucran aleatoriedad. Se cubre la teoría Markoviana y se estudian sus consecuencias en la modelación de sistemas, con énfasis en las aplicaciones tecnológicas.





• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte,combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.






Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: Colección de tareas con soluciones, desde aspectos teóricos hasta aplicaciones.

Producto integrador de aprendizaje: Los ejercicios serán realizados en grupo con la presencia de un instructor, y las horas de trabajo extra serán aplicadas en la resolución de tareas.


W. Feller, An Introduction to Probability Theory and Its Applications, Vol. 2, Wiley 2nd Edition, 1991. ISBN-13: 978-0471257097.

N. G. Van Kampen, Stochastic Processes in Physics and Chemistry, Third Edition, 2007. ISBN-13: 978-0-444-52965-7.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Procesos y métodos de ingeniería de software

Frecuencia semanal: Una sesión semanal de 3 horas de teoría combinado con visitas de y a empresas.

Horas de trabajo extra aula por semana: 4 horas de trabajo por parte de los estudiantes.


Periodo académico: La unidad puede cursarse en cualquier tetramestre; se recomienda incluirlo en el primer año de estudios.







Propósito: En esta unidad de aprendizaje el estudiante aprende las mejores prácticas de la industria de software, las clásicas y las modernas, para planear y realizar exitosamente proyectos de desarrollo de sistemas de software.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.• Documentar en escrito su conocimiento e innovaciones en las formas que lo requiere la comunidad científica e industrial, tales como artículos en revistas, memorias de congresos y registros de patentes.• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con una buena capacidad organizacional para suministrar eficientemente los recursos, comunicar de una manera clara y directa con sus colegas y documentar los avances del proyecto.• Adaptarse a a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con un enfoque computacional y mecatrónico, con la capacidad de conseguir fondos y recursos y capacidad organizacional para suministrar los recursos y documentar los avances del proyecto.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación está basada en ponencias coevaluadas por los participantes.

Producto integrador de aprendizaje: Se pretende que el alumno durante la segunda mitad del curso presente resultados durante sus ponencias.


• S.R. Schach. Object Oriented and Classical Software Engineering, McGraw-Hill, 2007.

• R.S. Pressman & D. Ince. Software Engineering – A Practitioner’s Approach, McGraw-Hill, 2007.

• I. Sommerville. Software Engineering, Addison Wesley, 2006.

• E. Gamma et al. Design patterns: Elements of reusable object-oriented software, Addison-Wesley, 1995.

• J. Rambaugh, I. Jacobson & G. Booch. The Unified Modeling Language Reference Manual.

• M. Fowler. UML Distilled, Addison-Wesley, 2004.

• S. McConnell. Code Complete: A Practical Handbook of Software Construction, Microsoft Press, 2004.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Programación científica

Frecuencia semanal: Una sesión semanal de 120 minutos (2 horas) en el laboratorio, combinando elementos teóricos con ejercicios prácticos.

Horas de trabajo extra aula por semana: 4.5 horas de trabajo independiente del estudiante.


Periodo académico: La unidad se Puede cursas en cualquier tetramestre; se recomienda incluirlo en el primer año de estudios.







Propósito: En esta unidad de aprendizaje se introduce y profundiza, según el nivel inicial del estudiante, los conceptos básicos y avanzados de la programación científica para preparar el estudiante al uso eficiente de herramientas científicas con interfaz en forma de lenguaje de programación tanto como la capacitación básica para escribir sus propios programas de análisis y simulación, sin olvidar el buen diseño de un programa y la evaluación de su funcionamiento. El enfoque está en entender el uso de ANSI-C y Java, con introducción al lenguaje C++ y menciones de otros lenguajes y paradigmas.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Crear soluciones innovadoras y concretarlas como paquetes de software, patentes o consultorías.• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación de la unidad es por ejercicios de programación seleccionados según el nivel y las necesidades individuales del estudiante de una lista de ejercicios. Cada ejercicio otorga una cantidad máxima predeterminada de puntos que suman a formar la calificación final numérica del estudiante. Cada ejercicio es revisado en persona por el profesor para ofrecer retroalimentación sobre el programa del estudiante. Importancia particular está en habilitar el estudiante en utilizar eficientemente conocimientos y herramientas existentes a la par de capacitarle a crear sus propias herramientas donde sea necesario. Como el campo de programación avanza rápidamente con la introducción constante de tecnologías nuevas, las capacidades de autoaprendizaje y búsqueda crítica de información son esenciales en el desempeño profesional del egresado.

Producto integrador de aprendizaje: Un portafolio de programas hechas por el estudiante de tal manera que sus subrutinas servirán como librería en proyectos futuros y que su estructura y diseño algorítmico sirvan como ejemplo en desarrollos futuros del estudiante.

Fuentes de apoyo y consulta:Brian W. Kernighan y Dennis M. Ritchie: The C Programming Language, Prentice Hall PTR, 274 páginas, segunda edición, 1988. ISBN-13 978-0131103627. Existe traducción al castellano.Donald E. Knuth: The Art of Computer Programming, Volúmenes 1-4. Addison Wesley.Ronald L. Graham, Donald E. Knuth y Open Patashnik: Concrete Mathematics: A Foundation for Computer Science. Addison Wesley, 1994. ISBN-13 978-0201558029.Bruno R. Preiss: Data Structures and Algorithms with Object-Oriented Design Patterns in Java, disponible en forma electrónica gratuita en HTML. Cuenta con varias versiones para diferentes lenguajes de programación como por ejemplo C++.The GNU C Programming Tutorial, http://www.crasseux.com/books/ctutorial/Java API Documentation (todas las versiones)MathWorld, http://mathworld.wolfram.com/

Nombre de la unidad de aprendizaje: Pronósticos y series de tiempo

Frecuencia semanal: Dos (2) horas de teoría, una hora de ejercicios.









Responsable del diseño: Dr. Arturo Berrones.

Propósito: En esta unidad se introduce en los conceptos básicos y avanzados para el análisis de las series de tiempo, así como el conocimiento de diversos algoritmos para el pronóstico, análisis de datos y ajuste de modelos.
















Producto integrador de aprendizaje: Los ejercicios serán realizados en grupo con presencia del instructor y las horas extra aula se aplicaran en la resolución de tareas, lecturas complementarias y proyectos.


• Introduction to Time Series and Forecasting. Brockwell, Peter J., Davis, Richard A. Series: Springer Texts in Statistics. 2002

• Introduction to Time Series Analysis and Forecasting. Douglas C. Montgomery, Cheryl L. Jennings, Murat Kulahci. Wiley Series in Probability and Statistics. 2008

• Time Series Analysis: Forecasting and Control. George E. P. Box, Gwilym M. Jenkins, and Gregory C. Reinsel. Wiley Series in Probability and Statistics. 2008

• Análisis de series temporales. Daniel Peña. Alianza editorial. 2005

Nombre de la unidad de aprendizaje: Publicación de trabajos científicos 1-2

Frecuencia semanal: No aplica.

Horas de trabajo extra aula por semana: En promedio son 13 horas semanales del trabajo del estudiante, pero no se distribuyen uniformemente en el cuatrimestre.

Modalidad: Mixto.

Periodo académico: La unidad debe cursarse por lo menos una vez en el tercer año (cualquier tetramestre); se puede cursar ya en el segundo año (comenzando por la versión 1) o una segunda vez en el tercer año (siguiendo con la versión 2).



Créditos UANL: Seis (6).



Responsables del diseño: Dra. Elisa Schaeffer, Dr. Arturo Berrones Santos.

Propósito: En esta unidad de aprendizaje el estudiante prepara un artículo científico para su publicación en una revista internacional.











Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación se realiza por portafolio de evidencia del proceso de preparación de un trabajo científico para su publicación en una revista arbitrada internacional.

Producto integrador de aprendizaje: las horas de trabajo incluyen reuniones semanales de avance de dos horas con el asesor o los asesores de tesis y los coautores del artículo preparado en la unidad de aprendizaje.


- Toda la literatura científica relevante al tema de tesis del estudiante.

- R. A. Day; How To Write & Publish a Scientific Paper: 5th Edition, Oryx Press, 1998.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Publicaciones de difusión

Frecuencia semanal: Una reunión semanal de aproximadamente 45 minutos en línea o por videoconferencia con los coautores de las publicaciones preparadas. También se puede reunir bisemanalmente por 90 minutos.

Horas de trabajo extra aula por semana: Aproximadamente 3.5 horas semanales de la preparación de las publicaciones como trabajo independiente del estudiante o en colaboración entre estudiantes.

Modalidad: A distancia con elementos opcionales presenciales.

Periodo académico: Cualquier tetramestre del programa; se recomienda cursar en el segundo año del programa.







Propósito: En esta unidad de aprendizaje, el estudiante selecciona un foro de publicación de difusión, establece contacto con el editor, define, prepara y publica por mínimo un artículo de difusión sobre un tema relacionado con su trabajo de tesis.












Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación se realiza por portafolio de evidencia del proceso de preparación (y publicación, si aplica) de un artículo de difusión para el público en general.

Producto integrador de aprendizaje: Una o más trabajos enviados a foros de difusión.

Fuentes de apoyo y consulta: Revistas y sitios web de difusión de ciencia y desarrollo tecnológico. Bibliografía depende del tema del artículo redactado.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Redacción científica en español

Frecuencia semanal: 1.5 horas son de trabajo teóricos del estudiante

Horas de trabajo extra aula por semana: 5 horas son de trabajo individual de los estudiantes.

Modalidad: Mixto

Periodo académico: El primer tetramestre del programa.

Unidad de aprendizaje obligatoria.






Propósito: La meta de la unidad de aprendizaje es que el estudiante aprenda los requisitos de calidad, forma y estructura de textos científicos de alto nivel escritos en español por ejercicios de lectura, evaluación y redacción.








Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: Se realiza una coevaluación basada en trabajos escritos de los participantes.

Producto integrador de aprendizaje: Cada estudiante trabajará con artículos con su propio campo de especialidad en adición de los materiales de introducción que todos analizan juntos.


- J.A. Mari Mutt. Manual de Redacción Científica. Caribbean Journal of Science, Publicación Especial No. 3, http://www.caribjsci.org/epub1/index.htm

- R. Hernández Sampieri. Metodología de la Investigación. Mc-Graw Hill Interamericana, 2006.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Redacción científica en Inglés

Frecuencia semanal: 1.5 horas de trabajo teórico.

Horas de trabajo extra aula por semana: Cinco (5) horas de trabajo individual.

Modalidad: Mixto

Periodo académico: El segundo tetramestre del programa.







Propósito: La meta de la unidad de aprendizaje es que el estudiante aprenda los requisitos de calidad, forma y estructura de textos científicos de alto nivel por ejercicios de lectura, evaluación y redacción de textos científicos en inglés.



• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos

especializados y generales, en español y en inglés.

• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte,

combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.




Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: Se realiza una coevaluación basada en trabajos escritos de los participantes.

Producto integrador de aprendizaje: Cada estudiante trabajará con artículos con su propio campo de especialidad en adición de los materiales de introducción que todos analizan juntos.


• G.D. Gopen y J.A. Swan. The Science of Scientific Writing. American Scientist (Nov-Dec 1990), Volumen 78, 550-558.

• R.S. Day. How to Write and Publish a Scientific Paper, 4th edition, Oryx Press, Phoenix, 1994.

• W. Strunk, Jr. y E. B. White. The Elements of Style, Tercera edición, Macmillan, New York, 1987. La primera edición está disponible en línea de forma gratuita.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Redes de telecomunicaciones

Frecuencia semanal: Dos sesiones semanales: 1.5 horas de teoría (90 minutos) y dos horas de ejercicios (120 minutos).

Horas de trabajo extra aula por semana: 3 horas de estudio independiente del estudiante en preparación a las sesiones y preparación de reportes.








Responsables del diseño: Dr. Juan Angel Rodríguez Liñán, Dr. César Guerra Torres.

Propósito: En esta unidad se introduce en los conceptos básicos y avanzados de la comunicación mediante dispositivos electrónicos de actualidad para su posterior aplicación en mecatrónica y tecnologías de información.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Tener un nivel adecuado de independencia e iniciativa para emprender un negocio o un proyecto.• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.• Documentar en escrito su conocimiento e innovaciones en las formas que lo requiere la comunidad científica e industrial, tales como artículos en revistas, memorias de congresos y registros de patentes.• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con una buena capacidad organizacional para suministrar eficientemente los recursos, comunicar de una manera clara y directa con sus colegas y documentar los avances del proyecto.• Adaptarse a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Por otra parte, las competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje son:• Crear soluciones innovadoras y concretarlas como paquetes de software, patentes o consultorías.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y las tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación de la unidad se realiza por medio de ejercicios semanales y examen a libro abierto.

Producto integrador de aprendizaje: Los ejercicios se llevaran a cabo en grupo con presencia del instructor y las horas extras de trabajo se aplicarán en la resolución de lecturas complementarias, y elaboración de reportes.


• Wayne Tomasi. Sistemas de comunicaciones electrónicas. Prentice Hall. 1994. ISBN: 968-880-674-9.

• James F. Kurose & Keith W. Ross: Computer networking - A Top-Down Approach Featuring the Internet, 3rd ed., Addison Wesley, 2005.

• La biblioteca del CIIDIT tiene varios textos del tema que se puede utilizar como material de apoyo.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Registro de patentes

Frecuencia semanal: Dos o tres sesiones semanales (variable) con un total de 4 horas que incluyen presentaciones de expertos.

Horas de trabajo extra aula por semana: 4.5 horas de trabajo conjunto con otros estudiantes o de estudio independiente.


Periodo académico: La unidad puede cursarse en cualquier tetramestre, se recomienda después del primer año.



Créditos UANL: Cuatro (4).



Responsables del diseño: Dra. Elisa Schaeffer, Dr. Arturo Berrones Santos.

Propósito: Esta unidad de aprendizaje es un taller intensivo en el que se cubren los aspectos tanto legales como técnicos involucrados en la generación de patentes. Los informes se desarrollan en grupos.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar un trabajo en equipo con resultados de mayor alcance e impacto de lo que alcanzarían solo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Tener un nivel adecuado de independencia e iniciativa para emprender un negocio o un proyecto.• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.• Documentar en escrito su conocimiento e innovaciones en las formas que lo requiere la comunidad científica e industrial, tales como artículos en revistas, memorias de congresos y registros de patentes.• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con una buena capacidad organizacional para suministrar eficientemente los recursos, comunicar de una manera clara y directa con sus colegas y documentar los avances del proyecto.• Avanzar el desarrollo tecnológico con una actitud emprendedora, de liderazgo, compromiso y responsabilidad.• Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.• Adaptarse a a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad. Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Crear soluciones innovadoras y concretarlas como paquetes de software, patentes o consultorías.• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con un enfoque computacional y mecatrónico, con la capacidad de conseguir fondos y recursos y capacidad organizacional para suministrar los recursos y documentar los avances del proyecto.• Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores.• Habilidad y movilidad para integrarse a nuevos mercados a nivel regional, nacional y mundial.Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación se realiza por participación y la preparación y presentación de un informe que contiene de un borrador de una solicitud de registro de patente para un producto posible naciendo de un trabajo de tesis de un estudiante llevando la unidad de aprendizaje.

Producto integrador de aprendizaje: La unidad se organiza en colaboración con la Oficina de Marcas y Patentes del Centro de Transferencia de Tecnología de la UANL.


- Instructivos de las diversas instituciones nacionales e internacionales de la propiedad industrial enfocados al registro de patentes.

- T. T. Gordon; Patent Fundamentals for Scientists and Engineers. CRC, 2000.

- Ejemplos de patentes recientes en las áreas de las temáticas de tesis doctoral de los alumnos.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Robótica

Frecuencia semanal: Dos sesiones semanales: 1.5 horas de teoría, 2 horas de ejercicios.


Modalidad: Presencial

Periodo académico: Se recomienda para finales del primer año o principios del segundo año de estudios.






Responsables del diseño: Dr. Juan Angel Rodríguez Liñán, Dr. César Guerra Torres, Dr. Jesús De León Morales.

Propósito: En esta unidad se introduce en los conceptos básicos y avanzados de la computación evolutiva.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar un trabajo en equipo con resultados de mayor alcance e impacto de lo que alcanzarían solo.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Tener un nivel adecuado de independencia e iniciativa para emprender un negocio o un proyecto.• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.• Documentar en escrito su conocimiento e innovaciones en las formas que lo requiere la comunidad científica e industrial, tales como artículos en revistas, memorias de congresos y registros de patentes.• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Formar recursos humanos de alta calidad así como dirigir grupos de trabajo.• Avanzar el desarrollo tecnológico con una actitud emprendedora, de liderazgo, compromiso y responsabilidad.• Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.• Adaptarse a a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Crear soluciones innovadoras y concretarlas como paquetes de software, patentes o consultorías.• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.• Habilidad y movilidad para integrarse a nuevos mercados a nivel regional, nacional y mundial.


Producto integrador de aprendizaje: Los ejercicios serán realizados en grupo con presencia del instructor y las horas extra aula en la resolución de tareas, lecturas complementarias y proyectos.

Fuentes de apoyo y consulta:• Robótica: Manipuladores y Robots Móviles. Aníbal Ollero Baturone. Alfaomega.• Control de Movimiento de Robots Manupuladores. Rafael Kelly, Víctor Santibáñez. Pearson-Prentice Hall.• Robot Dynamic and Control. Mark W. Spong-M. Vidyasagar. Wiley & Sons.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Seminario de divulgación I-II

Frecuencia semanal: No hay sesiones regulares.

Horas de trabajo extra aula por semana: Cinco (5) horas semanales de trabajo independiente por parte del estudiante.

Modalidad: A distancia.

Periodo académico: Cualquier tetramestre después de haber definido el tema de tesis.







Propósito: En esta unidad de aprendizaje los estudiantes trabajan en equipos para ofrecer ponencias de divulgación y difusión en programas educativos de maestría y licenciatura en la UANL y en instituciones externas. Los estudiantes organizan en forma conjunta una serie de ponencias, cada uno impartiendo al menos una ponencia; además estarán a cargo de las actividades de publicidad de su serie de ponencias, así como de la selección de su público.

Competencias del perfil de egreso:• Tener un nivel adecuado de independencia e iniciativa para emprender un negocio o un proyecto.



• Formar recursos humanos de alta calidad así como dirigir grupos de trabajo.







Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: Se evaluará de acuerdo al desempeño, alcance, calidad y grado de éxito de las ponencias realizadas por los alumnos.

Producto integrador de aprendizaje: El trabajo se realizara en colaboración con los otros estudiantes que están inscritos simultáneamente a la unidad de aprendizaje.

Fuentes de apoyo y consulta: Bibliografía variable.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Seminario de investigación 1-9

Frecuencia semanal: Una hora por semana para asistir a ponencias.

Horas de trabajo extra aula por semana: Una hora de trabajo independiente, en donde el estudiante prepara sus presentaciones.


Periodo académico: Puede cursarse la unidad en cualquier y cada tetramestre del programa.






Responsable del diseño: Dr. Maximino Salazar-Lechuga, Dra. Elisa Schaeffer.

Propósito: El estudiante presenta avances de algún proyecto de investigación y/o desarrollo en que participa con el fin de obtener ideas, retroalimentación y crítica constructiva de sus pares. Los estudiantes aprenden a exponer su trabajo de una forma clara también a personas que no comparten su línea de investigación.

Competencias del perfil de egreso:• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.







Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación está basada en la participación del estudiante y coevaluación de su ponencia.

Producto integrador de aprendizaje: Cada participante asistirá a las ponencias de los estudiantes por 12 semanas; en las primeras dos semanas hay sesiones de una hora sobre preparación de ponencias y la selección de los criterios de evaluación. Las 16 horas restantes se invierte en la preparación de ponencias.


Nombre de la unidad de aprendizaje: Sistemas complejos

Frecuencia semanal: Una sesión semanal de 120 minutos (2 horas) de trabajo en aula para el estudio de aspectos teóricos y solución de ejercicios prácticos.

Horas de trabajo extra aula por semana: 4.5 horas de trabajo individual del estudianteModalidad: Presencial.

Periodo académico: Se recomienda que ésta unidad se curse en un tetramestre después de que el tema de tesis sea definido y esté relacionado con los sistemas complejos.



Créditos UANL: Tres (3)



Responsables del diseño: Dra. Griselda Quiroz Compeán, Dr. Arturo Berrones Santos, Dra. Elisa Schaeffer.

Propósito: En esta unidad de aprendizaje el estudiante aprende la teoría básica de los sistemas complejos, con la finalidad de identificar fenómenos de tipo complejo, proponer modelos matemáticos que los describan y analizar su estructura. Es de interés el modelamiento de sistemas que formen redes complejas, debido a su amplia presencia en procesos de naturaleza diversa, como físicos, biológicos, sociales, computacionales, etcétera.


• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar un trabajo en equipo con resultados de mayor alcance e impacto de lo que alcanzarían solo.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento..• Documentar en escrito su conocimiento e innovaciones en las formas que lo requiere la comunidad científica e industrial, tales como artículos en revistas, memorias de congresos y registros de patentes.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen el análisis de redes complejas con el análisis dinámico y control sistemas dinámicos.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y enfoques emergentes en el análisis de redes complejas.• Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores donde se identifiquen problemas de redes complejas.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La unidad de aprendizaje se evalúa mediante la comprensión de los temas teóricos del análisis y control de sistemas complejos, así como mediante ejercicios de simulación del comportamiento dinámico de redes complejas de diferentes estructuras y características.

Producto integrador de aprendizaje: Las horas de teoría serán completadas con sesiones de lectura independiente de artículos científicos por parte del estudiante dependiendo del tema y la resolviendo ejercicios de simulación con software numérico.


· Ausiello: Complexity and Approximation. Springer, ISBN-10: 3540654313.· Caldarelli & Vespignani, editors: Large Scale Structure and Dynamics of Complex Networks. World Scientific Publishing Company, ISBN-10: 981270664X· Caldarelli: Scale-Free Networks: Complex Webs in Nature and Technology.· Miller & Page: Complex Adaptive Systems. Oxford University Press, ISBN-10: 0199211515.· Wu: Synchronization in Complex Networks of Nonlinear Dynamic Systems, World Scientific, ISBN-10: 9812709738.· Meyn: Control Techniques for Complex Networks, Cambridge University Press. ISBN-10: 0521884411· Csermely: Weak Links - Stabilizers of Complex Systems from Proteins to Social Networks, Springer. ISBN-10: 3540311513.· Bordholdt y Schuster (ed.): Handbook of Graphs and Networks - From the Genome to the Internet, Wiley-VCH. ISBN-10: 3527403361.· Chung y Lu: Complex Graphs and Networks, AMS. ISBN-10: 0821836579· Dorogovtsev y Mendes: Evolution of Networks - From Biological Nets to the Internet and WWW, Oxford. ISBN-10: 0198515901.· Whittle: Networks - Optimisation and Evolution, Cambridge University Press, ISBN-10: 052187100X· Xu: Topological Structure and Analysis of Interconnection Networks, Kluwer Academic Publishers. ISBN-10: 1402000200.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Taller interdisciplinario de resolución de problemas 1-3

Frecuencia semanal: Una sesión semanal que alterna siendo o una sesión de inicio o una sesión de cierre de un caso de estudio.

Horas de trabajo extra aula por semana: 5.5 horas de estudio independiente.


Periodo académico: El primer taller es obligatorio durante alguno de los primeros tres tetramestres. Los otros dos Puede cursarse en cualquier tetramestre posterior.

Unidad de aprendizaje obligatoria (1) / optativa (2 y 3).





Responsable del diseño: Dra. Elisa Schaeffer

Propósito: Esta unidad se organiza con la metodología de Problem Based Learning (aprendizaje basado en problemas) y su propósito no es el aprendizaje de ciertos temas de la ingeniería, sino el aprendizaje de técnicas de resolución de problemas, autoaprendizaje y trabajo en equipo por "resolver" semanalmente un caso desde un planteamiento informal del problema hasta una propuesta de cómo comenzar a desarrollar una propuesta de solución. El desarrollo en sí no es parte de esta unidad de aprendizaje.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar un trabajo en equipo con resultados de mayor alcance e impacto de lo que alcanzarían solo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Tener un nivel adecuado de independencia e iniciativa para emprender un negocio o un proyecto.• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con una buena capacidad organizacional para suministrar eficientemente los recursos, comunicar de una manera clara y directa con sus colegas y documentar los avances del proyecto.• Formar recursos humanos de alta calidad así como dirigir grupos de trabajo.• Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Dirigir proyectos de desarrollo e investigación con un enfoque computacional y mecatrónico, con la capacidad de conseguir fondos y recursos y capacidad organizacional para suministrar los recursos y documentar los avances del proyecto.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.• Habilidad y movilidad para integrarse a nuevos mercados a nivel regional, nacional y mundial

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación se realiza por co- y autoevaluación de los estudiantes de su desempeño en las sesiones de trabajo y el estudio independiente.

Producto integrador de aprendizaje: Un portafolio compuesto por los actas de las sesiones de inicio y cierre y las notas de trabajo independiente de cada caso de estudio.

Fuentes de apoyo y consulta: No hay bibliografía específica. Los libros de texto y los artículos científicos se elige según los temas de los casos para resolver.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Teoría de grafosFrecuencia semanal: Dos sesiones semanales: una de teoría (60 minutos) y una de ejercicios (90 minutos), 2.5 horas en total.

Horas de trabajo extra aula por semana: Cuatro (4) horas de estudio independiente en resolución de problemas y lectura adicional de material teórico y aplicado.

Modalidad: Mixto. Si estudiantes participantes se encuentran realizando estancias, se impartirán las sesiones vía videoconferencia.

Periodo académico: Puede cursarse en cualquier tetramestre; se recomienda para los primeros dos años de estudios.







Propósito: Apoyar el estudiante en familiarizarse con los conceptos básicos y avanzados de la teoría de grafos y los algoritmos de manipulación de grafos.


La unidad apoya al estudiante en formar una capacidad para desarrollar investigación de alto nivel. También se le ofrece al estudiante los conceptos matemáticos que le ayudan a desarrollar su habilidad para resolver problemas. La unidad aporta en la formación de las siguientes competencias generales del estudiante:

• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación de la unidad de aprendizaje se realiza por examen a libro abierto.

Producto integrador de aprendizaje: Los ejercicios en grupo (típicamente de temas aplicados de modelado matemático) se llevarán acabo con la presencia de un instructor y el estudio independiente del estudiante será aplicado en la resolución de tareas (típicamente de contenido teórico fundamental con un enfoque algorítmico).


• Reinhard Diestel: Graph Theory, tercera edición, Graduate Texts in Mathematics, Volumen 173, Springer-Verlag, Heidelberg, 2005.

• Dieter Jungnickel: Graphs, Networks and Algorithms. Springer, 611 páginas, segunda edición, 2004. ISBN-13 978-3540219057.

• Ronald L. Graham, Donald E. Knuth y Open Patashnik: Concrete Mathematics: A Foundation for Computer Science. Addison Wesley, 672 páginas, segunda edición, 1994. ISBN-13978-0201558029.

• L. Lovász, J. Pelikán y K. Vesztergombi. Discrete mathematics: elementary and beyond. Springer-Verlag, 2003. (Una versión preliminar está disponible electrónicamente de forma gratuita.)

• MathWorld, http://mathworld.wolfram.com/

• An Annotated List of Selected NP-complete Problems, http://www.csc.liv.ac.uk/~ped/teachadmin/COMP202/annotated_np.html

• Perluigi Crescenzi y Viggo Kann (editores): A compendium of NP optimization problems, http://www.nada.kth.se/~viggo/problemlist/

• On-Line Encyclopedia of Integer Sequences, http://www.research.att.com/~njas/sequences/

Nombre de la unidad de aprendizaje: Tesis I: protocolo de investigación

Frecuencia semanal: Hay sesiones de trabajo entre los participantes y el profesor responsable cada dos semanas por 2 horas. El resto del tiempo los estudiantes trabajan independientemente y con sus asesores.

Horas de trabajo extra aula por semana: En promedio 10 horas semanales de trabajo por parte del estudiante en donde puede trabajar independientemente y/o con sus asesores.


Periodo académico: Primer tetramestre.



Créditos UANL: Cinco (5).




Propósito: El estudiante define, documenta en escrito y expone su plan de trabajo para su tesis doctoral, incluyendo la justificación, la hipótesis, la metodología propuesta y la contribución esperada.

















Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación de la unidad es una combinación de coevaluación entre los participantes y evaluación realizada por profesores externos.

Producto integrador de aprendizaje: Un protocolo de investigación en el formato de propuestas de convocatorias tales como la de Ciencias Básicas de SEP-CONACyT.

Fuentes de apoyo y consulta: Diversas, no hay bibliografía específica. Los recursos utilizados dependen del tema del participante.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Tesis II: antecedentes



Modalidad: Mixto - si el estudiante se encuentra en una estancia, las sesiones de puede hacer en línea o por videoconferencia.

Periodo académico: Segundo tetramestre.







Propósito: El estudiante documenta trabajo existente relacionado a su tema de tesis como borradores iniciales de los capítulos correspondientes de su tesis de doctorado, prestando atención especial a la calidad y el formato de las referencias bibliográficas.

















Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación está basada en una ponencia y reporte escrito al final de la unidad.

Producto integrador de aprendizaje: Una revisión bibliográfica, editado en el formato de un artículo de revisión (review).


Nombre de la unidad de aprendizaje: Tesis III: propuesta de solución




Periodo académico: Tercer tetramestre.







Propósito: El estudiante prepara y presenta una o más propuestas de solución al problema de estudio de su trabajo de tesis en un proceso iterativo de conversaciones y revisión de literatura y preparación de prototipos y/o experimentos iniciales.

Competencias del perfil de egreso: • Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.
















Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación está basada en una serie de cuatro ponencias breves (cada tres semanas) y en un reporte escrito sobre la propuesta con la que se queda trabajando al final de la unidad.

Producto integrador de aprendizaje: Primer borrador de uno o dos capítulos de la tesis que describen la solución propuesta.


Nombre de la unidad de aprendizaje: Tesis IV: modelos y prototipos




Periodo académico: Cuarto tetramestre.







Propósito: El estudiante prepara y presenta una o más modelos y/o prototipos referentes al problema de estudio de su trabajo de tesis.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Tener un nivel adecuado de independencia e iniciativa para emprender un negocio o un proyecto.• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.• Documentar en escrito su conocimiento e innovaciones en las formas que lo requiere la comunidad científica e industrial, tales como artículos en revistas, memorias de congresos y registros de patentes.• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Adaptarse a a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje: • Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.• Habilidad y movilidad para integrarse a nuevos mercados a nivel regional, nacional y mundial.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación está basada en una serie de cuatro ponencias breves (cada tres semanas) de los avances y complicaciones en definir y desarrollar los modelos y/o prototipos y en un reporte escrito sobre los modelos/prototipos con los que se queda trabajando al final de la unidad. Este reporte será un borrador del capítulo o los capítulos correspondientes de la tesis del estudiante.

Producto integrador de aprendizaje: El prototipo o modelo documentado.


Nombre de la unidad de aprendizaje: Tesis V: experimentación




Periodo académico: Quinto tetramestre.







Propósito: El estudiante diseña una serie de experimentos, después de que los realiza y documenta los resultados.

















Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación está basada en una serie de tres ponencias breves (cada cuatro semanas - diseño experimental, configuración y ejecución de los experimentos y los resultados crudos obtenidos) y en un reporte escrito que será un borrador de los capítulos de la tesis que documentan los experimentos y su realización.

Producto integrador de aprendizaje: El diseño de experimentos documentado.


Nombre de la unidad de aprendizaje: Tesis VI: análisis y evaluación




Periodo académico: Sexto tetramestre.







Propósito: El estudiante analiza los experimentos realizados en "Tesis V: experimentación" y evalúa a base de su análisis el desempeño y rendimiento de su propuesta de solución e iterativamente le propone mejoras y/o modificaciones, seguidos por experimentos adicionales y el análisis que corresponde.
















Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación está basada en una serie de tres ponencias breves (cada cuatro semanas - resultados del análisis y la evaluación de la propuesta, plan de cambios a la propuesta y el diseño experimental revisado, resultados y análisis de los experimentos adicionales) y en un reporte escrito que será un borrador de los capítulos de la tesis que documentan la evaluación de la solución propuesta.

Producto integrador de aprendizaje: El capítulo de análisis de la tesis (primer borrador).


Nombre de la unidad de aprendizaje: Tesis VII: aplicaciones

Frecuencia semanal: Reuniones semanales de una hora con el profesor responsable.



Periodo académico: Séptimo tetramestre.







Propósito: El estudiante estudia y documenta posibles campos de aplicación al trabajo que ha desarrollado. El estudiante estudia el impacto de su trabajo o en teoría o en la práctica y realiza comparaciones con el estado de arte de sus campos de aplicación.





• Documentar en escrito su conocimiento e innovaciones en las formas que lo requiere la comunidad

científica e industrial, tales como artículos en revistas, memorias de congresos y registros de patentes.











Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación está basada en una serie de tres ponencias breves (cada cuatro semanas - campos de aplicación propuestas junto con una revisión breve del trabajo existente relacionado a ellos, las campos de aplicación seleccionados para la evaluación y finalmente los resultados de la evaluación inicial de la solución propuesta referente a las aplicaciones seleccionadas) y en un reporte escrito que será un borrador de los capítulos de la tesis que documentan las aplicaciones posibles de la solución propuesta.

Producto integrador de aprendizaje: Hay sesiones de trabajo entre los participantes y el profesor responsable cada dos semanas por 2 horas. El resto del tiempo los estudiantes trabajan independientemente y con sus asesores.


Nombre de la unidad de aprendizaje: Tesis VIII: estudio de casos prácticos




Periodo académico: Octavo tetramestre.







Propósito: El estudiante elige una o más aplicaciones potenciales de la solución propuesta en su trabajo de tesis y realiza un estudio de caso práctico con ellas.
















Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación está basada en una serie de tres ponencias breves (cada cuatro semanas - casos de estudio seleccionados, métodos para la evaluación de la propuesta y su comparación con los métodos existentes y finalmente los resultados de la aplicación de la solución propuesta en el caso de estudio) y en un reporte escrito que será un borrador de los capítulos de la tesis que documentan los casos de estudio prácticos de la solución propuesta y el desempeño de la solución en ellas.



Nombre de la unidad de aprendizaje: Tesis IX: conclusiones y trabajo a futuro




Periodo académico: Noveno tetramestre.







Propósito: El estudiante documenta las conclusiones de su trabajo de tesis e identifica el trabajo a futuro que implica el trabajo realizado.

Competencias del perfil de egreso:• Crear conocimiento científico y tecnológico de una manera independiente, organizando, planeando y estructurando su propio trabajo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Tener un nivel adecuado de independencia e iniciativa para emprender un negocio o un proyecto.• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.• Documentar en escrito su conocimiento e innovaciones en las formas que lo requiere la comunidad científica e industrial, tales como artículos en revistas, memorias de congresos y registros de patentes.• Exponer su trabajo de una manera estructurada con claridad y detalle necesario a públicos especializados y generales, en español y en inglés.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Adaptarse a a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje: • Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Proporcionar a la sociedad desarrollos tecnológicos que satisfagan las necesidades en los diversos sectores.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.• Habilidad y movilidad para integrarse a nuevos mercados a nivel regional, nacional y mundial.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación se basa en dos ponencias (cada seis semanas - presentación de las conclusiones y posteriormente el trabajo a futuro) y en un reporte escrito que será un borrador de los capítulos de la tesis que documentan las conclusiones y el trabajo a futuro. Cada ponencia termina con un debate crítico entre los participantes de la unidad de aprendizaje con el fin de evaluar cuáles conclusiones son bien fundamentadas en el trabajo y qué oportunidades y/o necesidades de trabajo a futuro se percibe en el proyecto realizado y su alcance final.



Nombre de la unidad de aprendizaje: Tópicos selectos computacionales

Frecuencia semanal: Variable, dependiendo del tema. Típicamente son dos sesiones semanales de 45-60 minutos cada una.

Horas de trabajo extra aula por semana: Las necesarias para completar aproximadamente 6.5 horas semanales (90 horas total en 14 semanas).

Modalidad: Presencial, a distancia o mixto, dependiendo del tema particular.

Periodo académico: Cualquier tetramestre del programa. Dependiendo del tema, puede haber prerequisitos.

Unidad de aprendizaje optativa, aunque se requiere que cada estudiante curse una unidad de tópicos selectos.






Propósito: En esta unidad de aprendizaje se atiende a diversos temas y tecnologías emergentes en el campo de la ingeniería y las ciencias de la computación.

Competencias del perfil de egreso:• Colaborar y convivir con expertos de diferentes disciplinas para desarrollar un trabajo en equipo con resultados de mayor alcance e impacto de lo que alcanzarían solo.• Proponer soluciones innovadoras en una amplia área de aplicaciones de la ingeniería.• Detectar y analizar nichos de oportunidad donde se pueda aplicar el conocimiento.• Proponer y planear proyectos con impactos tecnológicos, científicos, económicos, sociales y ambientales.• Buscar y utilizar eficientemente la información científica y tecnológica del estado del arte, combinando elementos de las ciencias básicas con las necesidades y desarrollos de la investigación aplicada.• Avanzar el desarrollo tecnológico con una actitud emprendedora, de liderazgo, compromiso y responsabilidad.• Comunicarse con expertos y profesionistas internacionales de diversos campos y aportar con innovaciones propias.• Adaptarse a a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Crear soluciones innovadoras y concretarlas como paquetes de software, patentes o consultorías.• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.• Habilidad y movilidad para integrarse a nuevos mercados a nivel regional, nacional y mundial.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación se realiza a través de ejercicios y proyectos, dependiendo en el tema.

Producto integrador de aprendizaje: Depende del tema de la implementación particular de la unidad, combinando trabajo teórico con trabajo de laboratorio, típicamente con elementos de estudio individual y trabajo en grupo.

Fuentes de apoyo y consulta: La bibliografía depende del tema de cada realización de la unidad.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Tópicos selectos de aplicaciones en la ingeniería y la ciencias

Frecuencia semanal: Dos sesiones de 90 minutos horas por semana, combinando trabajo de laboratorio y teórico de manera individual o en equipo.

Horas de trabajo extra aula por semana: 3.5 horas de estudio independiente.

Modalidad: Presencial, a distancia o mixto, dependiendo del tema y la organización de cada tetramestre.

Periodo académico: Cualquier tetramestre del programa; se recomienda el segundo y tercer año del programa.






Responsables del diseño: Dra. Elisa Schaeffer, Dr. Luis Martín Torres Treviño.

Propósito: En esta unidad de aprendizaje se atiende a temas y tecnologías emergentes en los varios campos de aplicación para la computación y mecatrónica.









• Adaptarse a a los cambios y desarrollos constantes en el trabajo y en la sociedad.Competencias específicas del perfil de egreso a las que contribuye la unidad de aprendizaje:• Crear soluciones innovadoras y concretarlas como paquetes de software, patentes o consultorías.• Diseñar, implementar y desarrollar soluciones que combinen las tecnologías de la información con los conocimientos de un área de aplicación, con enfoque especial en las áreas de automatización industrial.• Conocer profundamente el estado del arte del área de su tesis y tener una base amplia de conocimientos sobre las ciencias básicas, los métodos establecidos y la tecnologías emergentes del sector Tecnologías de la Información y Comunicación.• Diseñar e implementar prototipos, herramientas, equipos y sistemas con características computacionales para análisis, simulación, operación y control.• Diseñar, evaluar y mejorar desarrollos tecnológicos.• Habilidad y movilidad para integrarse a nuevos mercados a nivel regional, nacional y mundial.

Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación está basada en la participación del estudiante y en la calificación asignada en la presentación de su propuesta de proyecto.

Producto integrador de aprendizaje: Depende del tema de la implementación particular del curso, combinando trabajo teórico con trabajo de laboratorio, típicamente con elementos de estudio individual y trabajo en grupo.

Fuentes de apoyo y consulta: La bibliografía depende del tema de cada realización de la unidad.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Tópicos selectos de mecánica y control

Frecuencia semanal: Aproximadamente 3.0 horas de sesiones semanales, típicamente una o dos.

Horas de trabajo extra aula por semana: 3.5 horas de estudio individual.

Modalidad: Presencial,

Periodo académico: Cualquier tetramestre; se recomienda cursas desde el tetramestre en adelante.






Responsable del diseño: Dr. Jesús de León.

Propósito: En esta unidad de aprendizaje se atiende a temas y tecnologías emergentes en el campo de la ingeniería de control.


Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación se realiza mediante exámenes escritos, tareas y proyectos.

Producto integrador de aprendizaje: La distribución de cuales depende del tema de la implementación particular del curso, combinando trabajo teórico con trabajo de laboratorio, típicamente con elementos de estudio individual y trabajo en grupo.


La bibliografía depende del tema de cada realización de la unidad.

Nombre de la unidad de aprendizaje: Tópicos selectos matemáticos

Frecuencia semanal: Típicamente una sesión de 2 horas semanales.

Horas de trabajo extra aula por semana: Un total de 4.5 horas semanales.









Propósito: En esta unidad de aprendizaje se atiende a temas y tecnologías emergentes en el campo de las matemáticas.


Factores a considerar para la evaluación de la unidad de aprendizaje: La evaluación se realiza a través de ejercicios y tareas.

Producto integrador de aprendizaje: La distribución de las tareas depende del tema de la implementación particular del curso, combinando trabajo teórico con trabajo de laboratorio, típicamente con elementos de estudio individual y trabajo en grupo.

Fuentes de apoyo y consulta: La bibliografía depende de los temas a cubrir cada vez que se imparta la unidad, los cuales dependerán de las temáticas de tesis doctorales de los alumnos.

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