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Física Experimental, Tratamiento de Datos y Programación

Código: 107612
Créditos: 6
2026/2027
Titulación Tipo Curso
Física FB 1

Profesor/a de contacto

Nombre :
Lluís Font Guiteras
Correo electrónico :
lluis.font@uab.cat

Equipo docente

Markus Gaug
Carlos Domingo Miralles
Victoria Moreno Balta
María del Pilar Casado Lechuga

Idiomas de los grupos

Puede consultar esta información al final del documento.

Prerrequisitos

No hay ningún requisito para esta asignatura.

Objetivos

En esta asignatura se pretende que el alumnado:

Adquiera unos conocimientos y habilidades básicos para poder desarrollarse correctamente en un laboratorio.
Sepa interpretar los resultados obtenidos, ver cuáles son los fenómenos físicos que existen detrás del experimento y comprender el proceso que ha observado.
Sepa realizar un experimento correctamente, adquiriendo los datos experimentales, obteniendo los resultados con las incertidumbres adecuadas y expresando los resultados de forma correcta.
Adquiera unas habilidades básicas de programación y sepa aplicarlas al tratamiento de datos experimentales.

Al finalizar esta asignatura el alumnado debería estar capacitado para:

Preparar la realización de una práctica.
Tomar datos correctamente, en base a la metodología adecuada.
Recoger y tratar adecuadamente los datos experimentales.
Analizar, interpretar y discutir los resultados obtenidos de acuerdo a la fenomenología del experimento.
Relacionar un fenómeno observado con la parte de la física que corresponda a fin de entenderlo.
Describir de forma clara y ordenada la realización de un experimento, qué fenomenología hay detrás, y explicar las conclusiones que pueden extraerse.
Elaborar programas computacionales para poder analizar y representar los datos obtenidos en un experimento.

Además, se potenciará la adquisición de competencias generales como:

1. Capacidad de participar críticamente en una discusión y trabajo en equipo mediante la realización de prácticas en grupo.
2. Capacidad para aplicar el método científico.

Resultados de aprendizaje

  • CM11 (Trabajar en equipo en la ejecución de las prácticas, el análisis de datos y la elaboración de informes.) Trabajar en equipo en la ejecución de las prácticas, el análisis de datos y la elaboración de informes.
  • CM12 (Aplicar los principios de la mecánica clásica, el electromagnetismo, la termodinámica y la óptica a la interpretación de los resultados experimentales.) Aplicar los principios de la mecánica clásica, el electromagnetismo, la termodinámica y la óptica a la interpretación de los resultados experimentales.
  • KM13 (Identificar los instrumentos informáticos (lenguajes de programación y software) que son adecuados en el análisis de datos experimentales.) Identificar los instrumentos informáticos (lenguajes de programación y software) que son adecuados en el análisis de datos experimentales.
  • KM14 (Describir los resultados obtenidos en un experimento, poniéndolos en contexto con los principios físicos correspondientes en el ámbito de la mecánica clásica, el electromagnetismo, la termodinámica y la óptica.) Describir los resultados obtenidos en un experimento, poniéndolos en contexto con los principios físicos correspondientes en el ámbito de la mecánica clásica, el electromagnetismo, la termodinámica y la óptica.
  • SM08 (Operar los instrumentos de medida utilizados en un laboratorio de física básica.) Operar los instrumentos de medida utilizados en un laboratorio de física básica.
  • SM09 (Planear, usando los métodos apropiados, un estudio, medida o investigación experimental en el ámbito de la física básica, e interpretar y presentar los resultados.) Planear, usando los métodos apropiados, un estudio, medida o investigación experimental en el ámbito de la física básica, e interpretar y presentar los resultados.
  • SM10 (Evaluar correctamente la incertidumbre asociada a una medida o a un conjunto de medidas.) Evaluar correctamente la incertidumbre asociada a una medida o a un conjunto de medidas.
  • SM11 (Presentar los resultados de una serie de medidas mediante gráficas de forma adecuada.) Presentar los resultados de una serie de medidas mediante gráficas de forma adecuada.

Contenidos

Los contenidos están agrupados en los 3 bloques principales de los que consta la asignatura:


Bloque 1: Magnitudes físicas y Tratamiento de datos


1. Metrología.


2. Unidades. El Sistema Internacional de Unidades.


3. Análisis dimensional.


4. Incertidumbres.


5. Regresión lineal


 


Bloque 2. Obtención de datos experimentales


Habrá 8 sesiones de prácticas de laboratorio. El listado de las prácticas del curso se colgará en el campus virtual de la asignatura en el inicio del primer semestre. El alumnado debe realizar, en sesiones de 3h de duración y en grupos de 2 personas, prácticas relacionadas con diferentes aspectos de la física gral. En estas prácticas los alumnos descargarán datos experimentales que utilizarán en el bloque 3.


Las normas de laboratorio se distribuyen antes del comienzo de las prácticas, junto con el calendario de prácticas que cada grupo debe realizar. Las prácticas en el laboratorio se realizarán durante todo el curso, si bien la mayoría se realizarán en el segundo semestre (el calendario actualizado estará disponible en el campus virtual). Los alumnos serán informados con antelación de las normas de aplicación.


 


Bloque 3. Programación y algorítmica.


1. “¡Hello world!”.


2. Tipo de variables. Operaciones básicas. Asignaciones.


3. Control de flujo de información. Bucles y condicionales. Anidación.


4. Listas, vectores y matrices.


5. Funciones y librerías.


6. Interacción con archivos de datos. Lectura y escritura.


7. Visualización de datos.


8. Tratamiento y representación de datos obtenidos en las prácticas de laboratorio.

Actividades formativas y Metodología

Título Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Preparación de las prácticas de laboratorio 8 0,32 CM12, KM14, SM09
Clases de programación y algorítmica 20 0,8 KM13, SM10, SM11
Estudio y preparacón de exámenes 36 1,44 CM11, CM12, KM13, KM14, SM08, SM09, SM10, SM11
Clases magistrales del bloque 1: Magnitudes físicas y Tratamiento de datos 14 0,56 CM12, KM14, SM10, SM11
Prácticas de laboratorio 24 0,96 CM11, CM12, KM14, SM08, SM09, SM10, SM11
Elaboración de los programas de tratamiento de datos experimentales 40 1,6

Las horas de trabajo que se especifican en la tabla de actividades formativas corresponden a un alumno promedio: naturalmente, no todos los alumnos necesitan el mismo tiempo para aprender conceptos y llevar a cabo determinadas actividades, por lo que la distribución de tiempo debe entenderse como orientativa.

Antes del inicio del curso, los alumnos dispondrán de un calendario de la asignatura colgado en el campus virtual donde se realizarán los días y las horas en las que se llevarán a cabo cada una de las diferentes actividades.

Actividades formativas dirigidas

Clases magistrales y problemas prácticos del bloque 1: en estas clases el profesor explica la teoría de adquisición, tratamiento y análisis de datos necesarios para la realización de las prácticas.

Prácticas de laboratorio: el alumnado debe realizar, en sesiones de 3 horas de duración y en grupos de 2 personas, prácticas relacionadas con diferentes aspectos de la física gral. Las normas de laboratorio se distribuirán antes del comienzo de las prácticas, junto con el calendario de prácticas que cada grupo deberá realizar durante todo el curso (3 en el primer semestre).

Clases de programación y algorítmica: en estas clases el profesor explica la teoría de programación y a continuación el alumnado debe realizar y/o iniciar ejercicios prácticos con la ayuda del profesorado.

Actividades formativas supervisadas

El alumnado deberá finalizar y/o realizar los ejercicios prácticos de programación propuestos en el bloque 3.


Actividades formativas autónomas


Estudio y preparación de exámenes: Los alumnos deben dedicar un tiempo a estudiar los contenidos de la teoría, resolver problemas y preparar los distintos exámenes.

Preparación de las prácticas de laboratorio: Es requisito indispensable para entrar en el laboratorio a realizar una práctica que el alumno se haya preparado bien la práctica. (por ejemplo, las evaluaciones de la incertidumbre combinada) ya desarrolladas. De esta forma el alumno podrá llevar a cabo la práctica completa dentro de las 3 horas que dispone y no tendrá problemas de tiempo.


Nota: 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.

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

Actividades de evaluación continuada

Título Peso Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Evaluación del bloque 3: Programación y algorítmica 30% 3 0,12 KM13, SM10, SM11
Evaluación del bloque 1: Magnitudes física y tratamiento de datos. 25% 3 0,12 CM12, KM14, SM10, SM11
Evaluacón del bloque 2: obtención de datos experimentales 45% 2 0,08 CM11, CM12, KM14, SM08, SM09, SM10, SM11

La evaluación de esta asignatura es continua a lo largo del curso y se obtiene a partir de las siguientes actividades:

  • Evaluación del bloque 1: Magnitudes físicas y tratamiento de datos (25%). Profesor: Carles Domingo.
  • Evaluación del bloque 2: Obtención de datos experimentales (45%). Profesor: Lluís Font.
  • Evaluación del bloque 3: Programación y algoritmia (30%). Profesor: Juan Campos.

Los profesores responsables de cada una de las actividades se reservan el derecho de realizar más de una prueba de evaluación si lo consideran conveniente. Cada profesor informará de los criterios específicos de evaluación de su actividad a través del Campus Virtual.


Información detallada de la evaluación de cada bloque


Magnitudes físicas y tratamiento de datos

Este apartado representa el 25% de la calificación final de la asignatura. En el primer examen parcial, el alumnado deberá superar un test básico (10%) y resolver una serie de ejercicios (15%).

Importante: Para superar la asignatura es imprescindible aprobar el test básico. Aprobar el test básico significa responder correctamente a todas las preguntas, sin cometer ningún error. El alumnado dispondrá de varias oportunidades a lo largo del curso para superar dicho test. La calificación correspondiente al test básico irá disminuyendo a medida que se agoten las oportunidades, de acuerdo con los criterios que establecerá el profesor responsable. En cualquier caso, independientemente de la nota obtenida, es obligatorio superar el test básico.


Obtención de datos experimentales. Prácticas de laboratorio

La calificación de las prácticas se obtiene a partir de la evaluación de las sesiones de laboratorio (45%).

En cada sesión, el profesorado de laboratorio evaluará el grado de preparación de la práctica por parte de cada estudiante, su destreza en la realización de la misma y el grado de aprendizaje, mediante la supervisión de su trabajo y la realización de preguntas orales individualizadas. Al finalizar la sesión, cada grupo deberá entregar una hoja de respuestas a los profesores de laboratorio, cuya evaluación también formará parte de la calificación de prácticas.

La asistencia a las prácticas es obligatoria. Si una ausencia está debidamente justificada, será imprescindible presentar el correspondiente justificante al responsable del laboratorio (Lluís Font). Siempre que sea posible, se intentará recuperar la práctica en otra fecha acordada con el responsable del laboratorio.

Si la ausencia no está justificada, la calificación de esa práctica será 0. Si un estudiante acumula dos o más ausencias no justificadas, suspenderá automáticamente la asignatura.


Programación y algoritmia

El profesor responsable informará al inicio del curso sobre el sistema de evaluación correspondiente al bloque 3.


IMPORTANTE

  1. Para aprobar la asignatura es imprescindible ser evaluado en todas las actividades de evaluación. La no presentación a cualquiera de ellas supondrá suspender la asignatura. En el caso de la evaluación única, las normas correspondientes se indican en el punto 3.
  2. Debido al carácter experimental de esta asignatura y a la evaluación continua del trabajo de laboratorio, no existe sistema de recuperación.
  3. Evaluación única

Debido al carácter experimental de esta asignatura, el alumnado deberá participar obligatoriamente en determinadas actividades de evaluación a lo largo del curso, independientemente de que haya optado por la evaluación única. Estas actividades son las prácticas de laboratorio (45% de la nota final) y las actividades evaluables de programación y algoritmia que determine el profesor responsable del bloque 3.

El alumnado que se haya acogido a la evaluación única será evaluado del porcentaje restante de la nota final de la siguiente manera:

Deberá realizar un examen teórico en el que responderá a cuestiones correspondientes a los bloques 1 y 3, así como entregar los trabajos de programación, si los hubiera.

En caso de no superar la asignatura, dispondrá de una segunda oportunidad mediante un examen similar al primero. Cabe destacar que, para aprobar la asignatura, será imprescindible haber superado el test básico. Por tanto, el alumnado acogido a la evaluación única dispondrá de dos oportunidades para superar dicho test.


NO EVALUABLE

Si un estudiante no se presenta a actividades de evaluación (exámenes, prácticas, etc.) que representen un 50% o más de la calificación final de la asignatura, su calificación final será No evaluable.

En cualquier otro caso, las actividades a las que no se haya presentado serán calificadas con 0, y la calificación final será Suspenso.


USO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

En esta asignatura se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) exclusivamente como herramienta de apoyo en las tareas correspondientes a las entregas de programación y algoritmia.

El estudiante deberá identificar claramente qué partes del trabajo han sido generadas mediante IA, especificar las herramientas utilizadas e incluir una reflexión crítica sobre cómo estas han influido tanto en el proceso de elaboración como en el resultado final.

La falta de transparencia en el uso de la IA en esta actividad evaluable se considerará una falta de honestidad académica y podrá conllevar una penalización parcial o total de la calificación de la actividad, o sanciones de mayor gravedad en los casos más graves.

Bibliografía

Apuntes del profesor en el campus virtual.

Guiones de prácticas disponibles en el campus virtual.

Física para la Ciencia y la Tecnología. Tipler y Mosca. 6º edición. Volúmenes 1, 2 y 3. Editorial Reverté, 2010

Software

No hay software.

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 1 Catalán anual manaña-mixto
(PLAB) Prácticas de laboratorio 1 Catalán/Español anual tarde
(PLABs) Suport a les pràctiques de laboratori 1 Catalán/Español anual tarde
(TE) Teoría 2 Catalán anual tarde
(PLAB) Prácticas de laboratorio 2 Catalán/Español anual tarde
(PLABs) Suport a les pràctiques de laboratori 2 Catalán/Español anual tarde
(PLAB) Prácticas de laboratorio 3 Catalán/Español anual tarde
(PLABs) Suport a les pràctiques de laboratori 3 Catalán/Español anual tarde
(PLAB) Prácticas de laboratorio 4 Catalán/Español anual manaña-mixto
(PLABs) Suport a les pràctiques de laboratori 4 Catalán/Español anual manaña-mixto
(PLAB) Prácticas de laboratorio 5 Catalán/Español anual manaña-mixto
(PLABs) Suport a les pràctiques de laboratori 5 Catalán/Español anual manaña-mixto
(PLAB) Prácticas de laboratorio 6 Catalán/Español anual manaña-mixto
(PLABs) Suport a les pràctiques de laboratori 6 Catalán/Español anual manaña-mixto