| Anàlisi de dades geoespacials | Codi: M2.957 : 6 |
- K1 Comprendre el procés general o global d'un projecte de ciència o anàlisi de dades, incloent-hi la identificació de fonts de dades, la captura i l'emmagatzematge de dades, el processament i l'anàlisi d'aquestes i, finalment, la presentació dels resultats.
- K3 Identificar les fonts de dades rellevants per a un determinat projecte, fent èmfasi en la tipologia i el format de les dades.
- K4 Comprendre els mecanismes d'extracció i transformació de dades, ja sigui a partir d'una única font de dades o fent ús de múltiples de fonts de dades.
- K5 Identificar el sistema d'emmagatzematge de dades més adequat per a un determinat projecte o tipus d'informació.
- K6 Conèixer i aplicar tècniques d'anàlisi estadística i descriptiva per obtenir informació rellevant a partir de les dades emprades en un projecte de ciència de dades.
- K8 Conèixer les diferents tècniques i models per a la visualització de dades que permetin transmetre, de manera adequada al públic, la informació o els resultats d'un projecte de ciència de dades.
- S2 Integrar i gestionar bases de dades i sistemes d'emmagatzematge de dades d'acord amb criteris ètics, tècnics i funcionals.
- S3 Analitzar, conceptualitzar, dissenyar i desenvolupar aplicacions basades en intel·ligència artificial per resoldre problemes específics en el context d'un projecte de ciència de dades.
- S4 Conèixer les diferents tècniques, mètodes, models i algorismes dins de la intel·ligència artificial que permeten la resolució de diferents tasques, considerant-ne els principals punts forts i les debilitats o problemes més rellevants.
- S5 Utilitzar de manera avançada els llenguatges de programació, les eines de desenvolupament i les tecnologies disponibles per a l'anàlisi, el disseny i la implementació d'aplicacions basades en intel·ligència artificial.
- S6 Saber crear gràfics i visualitzacions adequades per mostrar la informació i els resultats d'un projecte de ciència de dades.
- C1 Actuar de manera honesta, ètica, sostenible, socialment responsable i respectuosa amb els drets humans i la diversitat, tant a la pràctica acadèmica com a la professional, i dissenyar solucions per a la millora d'aquestes pràctiques.
- C2 Desenvolupar el pensament crític i autocrític a l'anàlisi, la conceptualització i el disseny de projectes de ciència de dades.
- C3 Dissenyar, desenvolupar i gestionar projectes de ciència de dades, adaptant-se a l'evolució de les tecnologies, els llenguatges de programació i les necessitats d'empreses, institucions i, en general, de la societat.
- C6 Avaluar de manera crítica, justificada i objectiva el resultat d'un projecte de ciència de dades.
- Representar les dades espacials, tenint-ne en compte les característiques i particularitats.
- Interpretar i representar dades espacials en diferents projeccions i utilitzant diferents sistemes de coordenades.
- Escollir el sistema de coordenades més adequat per a cada tipus d'anàlisi.
- Comprendre el funcionament bàsic dels sistemes d'informació geogràfics i com utilitzar-los per fer anàlisis interactives de dades.
- Identificar els repositoris de dades geogràfiques més representatives.
- Analitzar dades geogràfiques utilitzant els algorismes més adequats a cada cas
- Visualitzar els resultats d'una anàlisi mitjançant mapes.
- Actuar de manera ètica, honesta i cívica en el treball acadèmic i professional, evitant el plagi o qualsevol altre ús indegut del treball de tercers, així com l'ús indegut de dades geoespacials.
- K1 Comprendre el procés general o global d'un projecte de ciència o anàlisi de dades, incloent-hi la identificació de fonts de dades, la captura i l'emmagatzematge de dades, el processament i l'anàlisi d'aquestes i, finalment, la presentació dels resultats.
- K3 Identificar les fonts de dades rellevants per a un determinat projecte, fent èmfasi en la tipologia i el format de les dades.
- K4 Comprendre els mecanismes d'extracció i transformació de dades, ja sigui a partir d'una única font de dades o fent ús de múltiples de fonts de dades.
- K5 Identificar el sistema d'emmagatzematge de dades més adequat per a un determinat projecte o tipus d'informació.
- K6 Conèixer i aplicar tècniques d'anàlisi estadística i descriptiva per obtenir informació rellevant a partir de les dades emprades en un projecte de ciència de dades.
- K8 Conèixer les diferents tècniques i models per a la visualització de dades que permetin transmetre, de manera adequada al públic, la informació o els resultats d'un projecte de ciència de dades.
- S2 Integrar i gestionar bases de dades i sistemes d'emmagatzematge de dades d'acord amb criteris ètics, tècnics i funcionals.
- S3 Analitzar, conceptualitzar, dissenyar i desenvolupar aplicacions basades en intel·ligència artificial per resoldre problemes específics en el context d'un projecte de ciència de dades.
- S4 Conèixer les diferents tècniques, mètodes, models i algorismes dins de la intel·ligència artificial que permeten la resolució de diferents tasques, considerant-ne els principals punts forts i les debilitats o problemes més rellevants.
- S5 Utilitzar de manera avançada els llenguatges de programació, les eines de desenvolupament i les tecnologies disponibles per a l'anàlisi, el disseny i la implementació d'aplicacions basades en intel·ligència artificial.
- S6 Saber crear gràfics i visualitzacions adequades per mostrar la informació i els resultats d'un projecte de ciència de dades.
- C1 Actuar de manera honesta, ètica, sostenible, socialment responsable i respectuosa amb els drets humans i la diversitat, tant a la pràctica acadèmica com a la professional, i dissenyar solucions per a la millora d'aquestes pràctiques.
- C2 Desenvolupar el pensament crític i autocrític a l'anàlisi, la conceptualització i el disseny de projectes de ciència de dades.
- C3 Dissenyar, desenvolupar i gestionar projectes de ciència de dades, adaptant-se a l'evolució de les tecnologies, els llenguatges de programació i les necessitats d'empreses, institucions i, en general, de la societat.
- C6 Avaluar de manera crítica, justificada i objectiva el resultat d'un projecte de ciència de dades.
- Representar les dades espacials, tenint-ne en compte les característiques i particularitats.
- Interpretar i representar dades espacials en diferents projeccions i utilitzant diferents sistemes de coordenades.
- Escollir el sistema de coordenades més adequat per a cada tipus d'anàlisi.
- Comprendre el funcionament bàsic dels sistemes d'informació geogràfics i com utilitzar-los per fer anàlisis interactives de dades.
- Identificar els repositoris de dades geogràfiques més representatives.
- Analitzar dades geogràfiques utilitzant els algorismes més adequats a cada cas.
- Visualitzar els resultats d'una anàlisi mitjançant mapes.
- Actuar de manera ètica, honesta i cívica en el treball acadèmic i professional, evitant el plagi o qualsevol altre ús indegut del treball de tercers, així com l'ús indegut de dades geoespacials.
| Anàlisi geoestadística | Web |
| Tutorial d'anàlisi espacial amb R | Web |
| L'entorn estadístic R | |
| Noves tendències en sistemes d'informació geogràfica | Web |
| Geodèsia i cartografia | |
| Espai de recursos de ciència de dades | Web |
A la UOC, l'avaluació generalment és virtual. S'estructura entorn de l'avaluació contínua, que inclou diferents activitats o reptes; l'avaluació final, que es porta a terme mitjançant proves o exàmens, i el treball final de la titulació.
Les activitats o proves d'avaluació poden ser escrites i/o audiovisuals, amb preguntes aleatòries, proves orals síncrones o asíncrones, etc., d'acord amb el que decideixi cada equip docent. Els treballs finals representen el tancament d'un procés formatiu que implica la realització d'un treball original i tutoritzat que té com a objectiu demostrar l'adquisició competencial feta al llarg del programa.
Per verificar la identitat de l'estudiant i l'autoria de les proves d'avaluació, la UOC es reserva la potestat d'aplicar diferents sistemes de reconeixement de la identitat i de detecció del plagi. Amb aquest objectiu, la UOC pot dur a terme enregistrament audiovisual o fer servir mètodes o tècniques de supervisió durant l'execució de qualsevol activitat acadèmica.
Així mateix, la UOC pot exigir a l'estudiant l'ús de dispositius electrònics (micròfons, càmeres o altres eines) o programari específic durant l'avaluació. És responsabilitat de l'estudiant assegurar que aquests dispositius funcionen correctament.
El procés d'avaluació es fonamenta en el treball personal de l'estudiant i pressuposa l'autenticitat de l'autoria i l'originalitat de les activitats acadèmiques. Al web sobre integritat acadèmica i plagi de la UOC hi ha més informació respecte d'aquesta qüestió.
La manca d'autenticitat en l'autoria o d'originalitat de les proves d'avaluació; la còpia o el plagi; la suplantació d'identitat; l'acceptació o l'obtenció de qualsevol activitat acadèmica a canvi d'una contraprestació o no; la col·laboració, l'encobriment o l'afavoriment de la còpia, o l'ús de material, programari o dispositius no autoritzats en el pla docent o l'enunciat de l'activitat acadèmica, inclosa la intel·ligència artificial i la traducció automàtica, entre altres, són conductes irregulars en l'avaluació que poden tenir conseqüències acadèmiques i disciplinàries greus.
Aquestes conductes irregulars poden comportar el suspens (D/0) en les activitats avaluables que es defineixin en el pla docent -incloses les proves finals- o en la qualificació final de l'assignatura, sigui perquè s'han utilitzat materials, programari o dispositius no autoritzats durant les proves (com l'ús d'intel·ligència artificial no permesa, xarxes socials o cercadors d'informació a internet), perquè s'han copiat fragments de text d'una font externa (internet, apunts, llibres, articles, treballs o proves d'altres estudiants, etc.) sense la citació corresponent, per la compravenda d'activitats acadèmiques, o perquè s'ha dut a terme qualsevol altra conducta irregular.
Així mateix, i d'acord amb la normativa acadèmica, les conductes irregulars en l'avaluació també poden donar lloc a la incoació d'un procediment disciplinari i a l'aplicació, si escau, de la sanció que correspongui, de conformitat amb el que estableix la normativa de convivència de la UOC.
En el marc del procés d'avaluació, la UOC es reserva la potestat de:
- Sol·licitar a l'estudiant que acrediti la seva identitat segons el que estableix la normativa acadèmica.
- Sol·licitar a l'estudiant que acrediti l'autoria del seu treball al llarg de tot el procés d'avaluació, tant en l'avaluació contínua com en l'avaluació final, per mitjà d'una entrevista oral síncrona, que pot ser objecte d'enregistrament audiovisual, o pels mitjans que estableixi la Universitat. Aquests mitjans tenen l'objectiu de verificar els coneixements i les competències que garanteixin la identitat de l'estudiant. Si no és possible garantir que l'estudiant és l'autor de la prova, aquesta pot ser qualificada amb una D, en el cas de l'avaluació contínua, o amb un suspens, en el cas de l'avaluació final.
Intel·ligència artificial en el marc de l'avaluació
La UOC reconeix el valor i el potencial de la intel·ligència artificial (IA) en l'àmbit educatiu, alhora que posa de manifest els riscos que comporta si no s'utilitza de manera ètica, crítica i responsable. En aquest sentit, en cada activitat d'avaluació s'informarà l'estudiantat sobre les eines i els recursos d'IA que es poden utilitzar i en quines condicions. Per la seva banda, l'estudiantat es compromet a seguir les indicacions de la UOC a l'hora de dur a terme les activitats d'avaluació i de citar les eines utilitzades i, concretament, a identificar els textos o les imatges generats per sistemes d'IA, els quals no podrà presentar com si fossin propis.
Amb relació a fer servir o no la IA per resoldre una activitat, l'enunciat de les activitats d'avaluació indica les limitacions en l'ús d'aquestes eines. Cal tenir en compte que fer-les servir de manera inadequada, com ara en activitats en què no estan permeses o no citar-les en les activitats en què sí que ho estan, es pot considerar una conducta irregular en l'avaluació. En cas de dubte, es recomana que, abans de lliurar l'activitat, es faci arribar una consulta al professorat col·laborador de l'aula.
|
L'assignatura només es pot aprovar amb el seguiment i la superació de l'avaluació contínua (AC). La qualificació final de l'assignatura és la nota obtinguda a l'AC. |