Matemáticas
Código: 101001Créditos: 6
| Titulación | Tipo | Curso |
|---|---|---|
| Microbiología | FB | 1 |
Profesor/a de contacto
- Nombre :
- Jordi Villadelprat Yague
- Correo electrónico :
- jordi.villadelprat@uab.cat
Equipo docente
- Carles Barril Basil
Idiomas de los grupos
Puede consultar esta información al final del documento.
Prerrequisitos
Objetivos
En el contexto de unos estudios de Microbiología es imprescindible una formación matemática sólida, especialmente
en cuanto la interpretación y uso de gráficos de funciones, el cálculo diferencial y la comprensión de los modelos de
crecimiento, así como las herramientas de inferencia estadística básicas. Como cualquier estudio universitario, es
imprescindible que los estudiantes alcancen un razonamiento crítico y el respeto a la diversidad y pluralidad de ideas,
personas y situaciones. Con el fin de incluir una perspectiva de género en la asignatura, incluimos bibliografía escrita
para mujeres y haremos especial mención de aportaciones científicas de las mujeres relacionadas con el temario de
la asignatura, así como incluiremos más mujeres como protagonistas de los enunciados de los problemas que se
considere oportuno. Obviamente, y algo que ya hacemos, usaremos lenguaje no sexista ni androcéntrico en todos los
documentos escritos y visuales o de otro tipo, de la asignatura.
Los objetivos concretos de la asignatura son:
1. Comprensión de las herramientas básicas para dibujar e interpretar gráficos de funciones.
2. Estudio del crecimiento de poblaciones biológicas. El crecimiento exponencial y el crecimiento logístico. uso y
interpretación de gráficas logarítmicas.
3. Adquisición de nociones sobre interpretación de datos, aplicación de pruebas de contrastes de hipótesis y cálculo
de intervalos de confianza. Uso de herramientas informáticas para el tratamiento estadístico de los datos.
Resultados de aprendizaje
- CM01 (Evaluar los resultados del cálculo matemático y de las pruebas estadísticas básicas para dar respuestas innovadoras a las necesidades y demandas de la sociedad.) Evaluar los resultados del cálculo matemático y de las pruebas estadísticas básicas para dar respuestas innovadoras a las necesidades y demandas de la sociedad.
- CM02 (Integrar la perspectiva de género en análisis de inferencia estadística, evidenciando posibles sesgos por razón de sexo/género.) Integrar la perspectiva de género en análisis de inferencia estadística, evidenciando posibles sesgos por razón de sexo/género.
- KM01 (Definir las funciones de una variable y herramientas básicas para dibujar e interpretar gráficos de funciones.) Definir las funciones de una variable y herramientas básicas para dibujar e interpretar gráficos de funciones.
- KM02 (Identificar la derivada y las ecuaciones diferenciales como tasa de crecimiento y como modelos matemáticos del cambio de las magnitudes respectivamente.) Identificar la derivada y las ecuaciones diferenciales como tasa de crecimiento y como modelos matemáticos del cambio de las magnitudes respectivamente.
- KM03 (Identificar el crecimiento exponencial y el crecimiento logístico a través de las gráficas logarítmicas.) Identificar el crecimiento exponencial y el crecimiento logístico a través de las gráficas logarítmicas.
- KM04 (Definir los conceptos básicos de la probabilidad, la estadística descriptiva y la inferencia estadística.) Definir los conceptos básicos de la probabilidad, la estadística descriptiva y la inferencia estadística.
- SM01 (Aplicar herramientas del cálculo matemático, gráficos de funciones y de inferencia estadística básicas a cada situación y conjunto de datos dados.) Aplicar herramientas del cálculo matemático, gráficos de funciones y de inferencia estadística básicas a cada situación y conjunto de datos dados.
- SM02 (Utilizar los recursos informáticos para realizar cálculos, representaciones gráficas, obtener modelos matemáticos sencillos y realizar pruebas estadísticas básicas.) Utilizar los recursos informáticos para realizar cálculos, representaciones gráficas, obtener modelos matemáticos sencillos y realizar pruebas estadísticas básicas.
Contenidos
1. La derivada como tasa de crecimiento. Reglas de derivación. Crecimiento y decrecimiento. Máximos, mínimos, convexidad, concavidad
2. Funciones de una variable: representación gráfica, dependencia de parámetros, funciones polinómicas y funciones racionales. La función exponencial. El número e. La función logaritmo. Experimentación. Análisis dimensional. Gráficas logarítmicas.
3. La integral definida y la integral indefinida, primitivas. Reglas de cálculo de primitivas.
4.. Crecimiento y decrecimiento exponencial. Crecimiento logístico. Las ecuaciones diferenciales como modelosmatemáticos del cambio de magnitudes.
5.. Introducción a la probabilidad. Variables aleatorias y distribuciones más frecuentes. Ley binomial y normal.
6. Estadística descriptiva. Estudio descriptivo de una variable: media, desviación, diagramas de barras. Muestras, estadísticas.
7.. Introducción a la inferencia estadística. Intervalos de confianza y test de hipótesis.
Actividades formativas y Metodología
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| aula de informática | 8 | 0,32 | CM01, KM02, SM01 |
| Tutorias | 4 | 0,16 | CM02 |
| Redacción de trabajos y problemas matemáticos | 12 | 0,48 | KM01, KM02, KM03 |
| Resolución de problemas y ejercicios | 37 | 1,48 | KM04, SM01, SM02 |
| Trabajo personal | 40 | 1,6 | CM01, CM02, KM01 |
| clases de problemas | 14 | 0,56 | KM01, KM02, KM03 |
| Clases de teoria | 30 | 1,2 | CM01, KM01, KM02, KM03, KM04, SM01, SM02 |
La asignatura consta de tres actividades principales, además de otras complementarias.
En cuanto a las actividades principales, se impartirán clases de teoría, las llamadas "magistrales", que solo serán "magistrales" en la forma, porque desde el punto de vista del contenido es muy difícil distinguir entre teoría y problemas y, de hecho, la clase de teoría estará repleta de ejemplos y ejercicios, y su cuerpo teórico será muy limitado. También se realizarán clases de ejercicios, complementarias a las clases de teoría, en las que se resolverán ejercicios sin introducir nuevos conceptos. Finalmente, se realizarán sesiones de dos horas de prácticas en el aula de informática, donde se utilizará software específico para el cálculo matemático y posiblemente otro más genérico que también se utilizará para las prácticas de Estadística. Las actividades complementarias serán tutorías en las que se resolverán dudas que no se hayan aclarado en clase.
La comunicación con los profesores será preferiblemente presencial, aunque también se podrán atender preguntas puntuales por correo electrónico o a través del Campus Virtual.
Evaluación
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Primer parcial | 35% | 1,5 | 0,06 | CM01, CM02, KM01, KM02, KM03, KM04, SM01, SM02 |
| Entregas de problemas | 15% | 2 | 0,08 | CM01, CM02, KM01, KM02, KM03, KM04, SM01, SM02 |
| Entrega de memorias o cuestionarios de prácticas con ordenador | 15% | 0 | 0 | CM01, CM02, KM01, KM02, KM04, SM01, SM02 |
| Segundo examen parcial | 35% | 1,5 | 0,06 | CM01, CM02, KM01, KM02, KM03, KM04, SM01, SM02 |
El sistema de evaluación se organiza en los siguientes bloques, cada uno de los cuales tendrá asignado un peso específico en la calificación final:
Bloque práctico (BP) En este bloque se valorará la realización de las prácticas y la presentación de memorias y/o ejercicios relacionados con estas. Este módulo tendrá un peso global de un 15% Entregas (LLEX): En este bloque el estudiante deberá entregar problemas resueltos. Tendrá un peso del 15%.
Primer parcial, Segundo parcial (P1, P2): Este módulo constará de dos pruebas parciales al final de las dos partes en que está dividida la materia (Temas 1, 2, 3 y 4 y Temas 5, 6 y 7).
Evaluación continua: Si min(P1,P2)>3 y se ha realizado el bloque práctico y las entregas, entonces se genera una calificación
C1=(0,15)*BP+(0,15)*(LLEX)+(0,35)*(P1+P2).
Si C1 es mayor o igual que 5 entonces la nota final de la asignatura es C1. En caso de que C1<5 o min(P1,P2)<3, el alumno debe realizar un examen de recuperación R con dos partes R1 y R2 correspondientes a cada parcial, y se genera una calificación
C2= (0,15)*BP+(0,15)*(LLEX)+(0,35)*(max(P1,R1)+max(P2,R2)).
Si max(P1,R1)>3 y max(P2,R2)>3 entonces la calificación final es min(6,C2). En caso contrario la calificación final será min(4,C1).
Evaluación única. Los alumnos que hayan optado por ella, el día que se realice el parcial P2, deberán:
- Entregar el bloque práctico BP
- Entregar las dos entregas de ejercicios LLEX
- Realizar un examen final F con la totalidad del temario
El examen final consta de dos partes, F1 y F2, correspondientes a los Temas 1, 2, 3 y 4 y Temas 5, 6 y 7, respectivamente. Es necesario obtener como mínimo un 3 en cada una y en este caso se genera una calificación
C1=(0,15)*BP+(0,15)*(LLEX)+(0,70)*F.
Si C1<5 o min(F1,F2)<3, el alumno realizará el examen de recuperación R, que se evalúa de la misma manera que en la evaluación continua.
Se considerará que un estudiante obtiene la calificación de No evaluable si el número de actividades de evaluación realizadas es inferior a las dos terceras partes de las programadas para la asignatura.
NOTA: En esta asignatura, no se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) en ninguna de sus fases. Cualquier trabajo que incluya fragmentos generados con IA será considerado una falta de honestidad académica y puede conllevar una penalización parcial o total en la nota de la actividad, o sanciones mayores en casos de gravedad.
La comisión de cualquier irregularidad en un acto de evaluación (fraude académico, plagio o uso indebido de la IA, salvo que dicho uso esté expresamente autorizado en la guía docente), que pueda conducir a una variación significativa de la calificación, supone que dicho acto se calificará con un 0. En caso de que la guía docente prevea que para superar la asignatura sea requisito haber obtenido una nota mínima en dicho acto de evaluación, o que se produzcan varias irregularidades en los actos de evaluación de una misma asignatura, la calificación final de dicha asignatura es 0. Al margen de esto, se podrá instruir un proceso disciplinario al estudiante que incurra en alguna de estas irregularidades.
Bibliografía
La asignatura por su contenido y extensión no tiene un libro de texto. Los siguientes son libros de consulta que, entretodos, cubren con creces el contenido del curso.
Batschelet, E., Matemáticas básicas para biocientíficos, Dossat, Madrid
Bardina, X., Farré, M., Estadística : un curs introductori per a estudiants de ciències socials i humanes Colecció Materials, Universitat Autònoma de Barcelona
Delgado de la Torre, R. Apuntes de probabilidad y estadística. Colecció Materials, Universitat Autònoma de Barcelona
Neuhauser, C. Matemáticas para ciencias, Prentice Hall Newby,
J.C. Mathematics for the Biological Sciences, Clarendon Press
Software
Maxima
Microsoft Excel
Grupos e idiomas de la asignatura
La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura
| Tipo de docencia | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
|---|---|---|---|---|
| (TE) Teoría | 71 | Catalán | segundo cuatrimestre | tarde |
| (PAUL) Prácticas de aula | 711 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 711 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (PAUL) Prácticas de aula | 712 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 712 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 713 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 714 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |