La actividad principal del taller es el desarrollo de proyectos de modelización por parte del alumnado organizado en equipos.

El curso se lleva a cabo en tres partes fundamentales ademas de unas sesiones de preparación para la presentación de los proyectos y su evaluación.

Cada una de las partes fundamentales consta de cinco sesiones de dos horas cada una. Las dos primeras sesiones de cada parte se dedican a la presentación de un problema de la vida real y se introducen las herramientas matemáticas y computacionales básicas necesarias para abordar la solución del problema propuesto. En las siguientes tres sesiones de cada parte del curso el alumnado trabaja en equipos para proporcionar una solución al problema propuesto. En estas sesiones el alumnado cuenta con el asesoramiento del personal docente de la asignatura para completar los proyectos.

Al final de curso los tres proyectos se presentaran en forma de disertación oral y de informe escrito.

Los problemas que se trataran este curso son:

Resolución de problemas de planificación con restricciones de recursos

Estructura oculta en datos con ruido: modelos de mezcla, variables latentes y clasificación probabilística

¿Qué determina la variabilidad entre pacientes al tomar un medicamento? Acelerando la identificación de covariables en modelos farmacocinéticos poblacionales

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.

La calificacion del ítem de evaluación 1 será la misma para cada miembro de cada equipo, mientras que las de los ítems 2 y 3 tienen un carácter individual. En casos excepcionales en los que un/a componente de un equipo haya colaborado claramente menos que sus compañeros/as de equipo, sus calificaciones en el elemento 1 se multiplicará por un factor menor que 1.

Los ítems 1 y 2 se refieren a la organización y expresión del discurso, tanto en forma escrita (item 1) como oral (item 2).

El examen (ítem 3) tratará sobre los conceptos generales y los ejemplos ilustrativos abordados en los proyectos.

El criterio para obtener la calificación de «No evaluable» será el siguiente: se considerará que el alumnado se ha presentado a la asignatura si ha participado en la presentacion oral y en el informe escrito. En caso contrario, la calificación será «No evaluable».

Uso de la Inteligencia Artificial (IA)

Para esta asignatura, se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) exclusivamente para estudiar, aclarar conceptos, practicar y depurar código. También se permite utilizarlas para revisar soluciones previamente elaboradas por el propio alumnado. No se permite presentar como propio contenido generado por IA ni utilizarla durante las evaluaciones individuales, salvo autorización expresa. El alumnado debe ser capaz de explicar y defender cualquier solución, algoritmo o código que entregue.

El alumnado deberá identificar claramente qué partes han sido generadas con esta tecnología, especificar las herramientas utilizadas e incluir una reflexión crítica sobre cómo estas han influido en el proceso y en el resultado final de la actividad. 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 en la calificación de la actividad, o sanciones de mayor gravedad cuando corresponda.