La estructura de la asignatura, en la que se realizan diferentes actividades prácticas, busca la interiorización de competencias relacionadas con el manejo del Big Data (búsqueda, extracción, análisis y publicación de datos para la toma de decisiones). Su metodología es completamente práctica. A través de las actividades de laboratorio, de talleres y de la realización del trabajo final de curso, se evalúa tanto el componente teórico de la asignatura, como la aplicación práctica de los contenidos estudiados.

La evaluación continua de la asignatura, en la que se realizan prácticas puntuales y continuas de corta duración, permite realizar un seguimiento preciso sobre el aprendizaje y la progresión del estudiante. Asimismo, se trabaja de forma progresiva sobre la adquisición de los conocimientos que, paso a paso, son involucrados en las prácticas siguientes.

La asignatura de Introducción al Big Data contempla tres tipos o categorías de actividades formativas evaluables:

Prácticas de laboratorio: trabajos individuales o en equipo en los que se realizan actividades prácticas con un entregable puntual con tiempo límite. Los estudiantes deben aplicar los conocimientos, distribuir el tiempo y preparar las entregas dentro del aula y en las horas destinadas a la práctica bajo la guía del profesor.

Seminarios: trabajos individuales o en equipo en los que se realizan actividades prácticas más extensas y con entregables abiertos a la creatividad de los estudiantes. No hay tiempos limitados al aula, pero sí fechas límites de entrega. Los estudiantes deben aplicar los conocimientos, distribuir el tiempo y preparar las entregas iniciando su trabajo dentro del aula, pero continuándolo bajo la modalidad de actividades supervisadas por el equipodocente.

Desarrollo del trabajo final de curso: ejercicio práctico de evaluación grupal en el que los estudiantes deben resolver, durante el desarrollo del curso, un problema de aplicación práctica vinculado al Big Data. Los estudiantes deben plantear el problema y realizar los cuatro procesos para brindar una propuesta de solución basada en grandes cantidades de datos: búsqueda, extracción, análisis y publicación de informe de datos que incluya una propuesta de decisión basada en la información recolectada y analizada.

En la asignatura se trabajará también con contenidos en CASTELLANO y en INGLÉS: es necesario tener conocimiento de ambos idiomas.

El calendario detallado con el contenido de las diferentes sesiones se expondrá el día de presentación de la asignatura y estará también disponible en el Campus Virtual de la asignatura, donde el alumnado podrá encontrar los diversos materiales docentes que el profesorado estime convenientes y toda la información necesaria para el adecuado seguimiento de la asignatura. En caso de cambio de modalidad docente por motivos de fuerza mayor según las autoridades competentes, el profesor informará de los cambios que se producirán en la programación de la asignatura y en las metodologías docentes.

Se reservarán 15 minutos de una clase, dentro del calendario establecido por el centro/titulación, para la complementación por parte del alumnado de las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura/módulo.

El contenido de la asignatura será sensible a los aspectos relacionados con la perspectiva de género y con el uso del lenguaje inclusivo.

Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.

Evaluación continuada

Las actividades de Evaluación son:

Actividad A: Prácticas de laboratorio, que tienen un peso del 40% sobre la calificación final

Actividad B: Prácticas de aula, que tienen un peso del 30% sobre la calificación final

Actividad C: Entrega de trabajos, que tiene un peso del 30% sobre la calificación final

Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una nota mínima aprobatoria (5,0) en cada una de las actividades.

Cuando se considere que el estudiante no ha podido aportar suficientes evidencias de evaluación debe calificarse esta asignatura como no evaluable.

EVALUACIÓN ÚNICA:

Esta asignatura no prevé el sistema de avaluación única.

RECUPERACIÓN:

En las tres últimas semanas del curso los estudiantes que no hayan superado la asignatura podrán presentarse a una prueba de síntesis de reevaluación que consistirá en un test teórico y en un ejercicio práctico. La condición obligatoria para poder optar a la recuperación de la asignatura es haber hecho, como mínimo, 2/3 del total de las prácticas del curso (actividades A, B y C) y haber obtenido una nota media igual o superior a 3,5 (y menor que 5) en todas las actividades de evaluación.

De acuerdo con los criterios señalados anteriormente, si un estudiante no realiza, al menos, el 66% de las prácticas de las actividades de evaluación se considerará como no evaluable de esta asignatura.

SEGUNDA MATRICULA

En caso de segunda matrícula, el alumnado podrá realizar una única prueba de síntesis que consistirá en un test teórico y un ejercicio práctico. La calificación de la asignatura corresponderá a la calificación de la prueba de síntesis. El estudiante que quiere realizar esta prueba de síntesis debe comunicarlo por escrito al coordinador de la asignatura.

PLAGIO:

En el caso que el estudiante realice cualquier irregularidad que pueda conducir a una variación significativa de un acto de evaluación, se calificará con 0 este acto de evaluación, con independencia del proceso disciplinario que pudiera instruirse. En caso de que se produzcan varias irregularidades, en los actos de evaluación de una misma asignatura, la calificación final de esta asignatura será 0.

IA:

Para esta asignatura, se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) exclusivamente en tareas de soporte, como la búsqueda bibliográfica o de información, la corrección de textos o las traducciones, y en ningún caso como sustitución de actividades creativas como la producción de textos, fotos, vídeos, audios, gráficos y hojas de cálculo. En la duda, el alumnado debería consultar con el profesorado. El alumnado deberá identificar claramente qué partes han sido generadas con esta tecnología, especificar las herramientas utilizadas y, en el caso de usos no triviales, incluir una reflexión crítica sobre cómo éstas han influido en el proceso y el resultado final de la actividad. La no transparencia del uso de la IA en esta actividad evaluable se considerará falta de honestidad académica y puede acarrear una penalización parcial o total en la nota de la actividad, o sanciones mayores en casos de gravedad.

Esta asignatura no prevé el sistema de evaluación única.

IRREGULARIDADES:

La realización de cualquier irregularidad en un acto de evaluación (fraude académico, plagio o uso indebido de la IA, salvo que este uso esté autorizado expresamente en la guía docente), que pueda conducir a una variación significativa de la calificación, supone que este acto se calificará con un 0. En caso de que la guía docente prevea que para superar la asignatura sea requisito imprescindible haber obtenido una nota mínima en este acto de evaluación o que se produzcan diversas irregularidades en los actos de evaluación de una misma asignatura, la calificación final de. proceso disciplinario al estudiante que incurra en alguna de estas irregularidades.

A cualquier estudiante sospechoso de presentar tareas que hayan sido generadas por IA, elaboradas por otras personas o copiadas; incluyan contenido generado por IA sin referenciar, o que no se encuentren dentro de los supuestos permitidos, se le podrá pedir el trabajo previo o de otros materiales que puedan demostrar que se trata de un trabajo inédito y fruto de su autoría original. También se podrá solicitar que explique o justifique por separado su trabajo. El profesorado también podrá utilizar sistemas de identificación de uso de la IA o llevar a cabo las tareas de comprobación que considere convenientes. Si después de la revisión se detecta que se han cometido irregularidades, el trabajo puede ser calificado con un cero y el estudiante puede estar sujeto a más medidas disciplinarias.