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Academic Year: 2022/23

30255 - Decision-Making Assistance Systems


Teaching Plan Information

Academic Year:
2022/23
Subject:
30255 - Decision-Making Assistance Systems
Faculty / School:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
326 - Escuela Universitaria Politécnica de Teruel
Degree:
439 - Bachelor's Degree in Informatics Engineering
443 - Bachelor's Degree in Informatics Engineering
ECTS:
6.0
Year:
4
Semester:
First semester
Subject Type:
---
Module:
---

1. General information

2. Learning goals

3. Assessment (1st and 2nd call)

4. Methodology, learning tasks, syllabus and resources

4.1. Methodological overview

The methodology of the course is followed in this course is oriented towards the achievement of the learning objectives. A wide range of teaching and learning tasks are implemented such as the orientation of this subject is mainly practical. The proposed activities are focused on learning based on the experience. The most suitable teaching strategies for relating theory and professional practise are the professional lectures, the resolution of problems and the laboratory practice. However, these strategies are difficult to be performed without a fundamental basis that allows students to understand and learn outside classes. The purpose of the interactive (or participative) lectures is to provide this basis.

4.2. Learning tasks

The course includes the following learning tasks: 

Interactive lectures:

The goal of the interactive lectures is to provide the necessary bases to know and understand the relevance of the decision support systems, alongside with other specific aspects of the subjects that can not be learned in other activities. As a general rule, the participative activities during each session will be determined at the beginning of the presentation.

Resolution of problems

In the problem classes, some problem exercises will be solved, for applying the concepts and techniques introduced in the program of the subject. The goal of resolving problems is the application of practical knowledge such as the specification, development, deployment and use of systems. The development of these skills is achieved by argued discussions in the classroom. By contrasting different ideas, students learn to compare different solutions for solving some problem with specific circumstances, which is common in professional life.

Professional lectures

If possible, invited experts will perform professional lectures about their daily experience with decision support systems. These lectures will allow students to relate the knowledge acquired in the resolution of problems and regular lectures with the experience of these experts. The opinions of these experts will complement or even contradict the opinions mentioned int the face-to-face classes. This allows students to not only learn but also to become a critic and have their own opinion.

Practical activities

The aim of practical activities is to apply the different techniques in decision support systems and to use the information technology tools for supporting the decisions. The students should search, analyze, synthesize, contextualize and present with speeches the relevant information for analyzing the reports used in the evaluation.

4.3. Syllabus

The course will address the following topics: 

  • T1 - Introduction. Presentation of different approaches for decision support processes. Behaviours in the processes for making decisions. 
  • T2 - Business Intelligence. Review of practical real cases in professional environments.
  • T3 - Basis and Techniques. Supporting models for decision support systems.
  • T4 - Decisions in Multiagent Systems. Distributed Artificial Intelligent Systems. Modelling and Experiments.
  • T5 - Emerging trends. 

4.4. Course planning and calendar

Calendar of face-to-face sessions and presentations of works.

The calendar of the subject will be determined by the academic calendar of the corresponding course in each of the centres where this subject is taught.

The face-to-face sessions will have an estimated duration of 60 hours distributed between lectures, resolution of problems, and laboratory practice. The timetables of all the class hours and practical sessions will be announced with enough time in advance through the website of the centre and the web page of the subject.


Curso Académico: 2022/23

30255 - Sistemas de ayuda a la toma de decisiones


Información del Plan Docente

Año académico:
2022/23
Asignatura:
30255 - Sistemas de ayuda a la toma de decisiones
Centro académico:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
326 - Escuela Universitaria Politécnica de Teruel
Titulación:
439 - Graduado en Ingeniería Informática
443 - Graduado en Ingeniería Informática
Créditos:
6.0
Curso:
4
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
---
Materia:
---

1. Información Básica

1.1. Objetivos de la asignatura

La asignatura y sus resultados previstos responden a los siguientes planteamientos y objetivos:

Los sistemas de ayuda a la toma de decisiones son unos de los sistemas de información más poderosos que integran diferentes métodos, sistemas y aplicaciones. Se caracterizan por integrar bases de datos, OLAP, herramientas de modelado, simulación, visualización, gestión de conocimiento, etc. Estos sistemas mejoran la eficacia de las decisiones, especialmente en entornos dinámicos, complejos y con alta incertidumbre.

A lo largo de las clases los estudiantes desarrollarán habilidades que les permitirán modelar y afrontar los tipos de problemas de decisión más comunes. Los alumnos también adquirirán experiencia en un rango de herramientas de software que les permitirá comprender mejor los aspectos prácticos de la aplicación de esta familia de sistemas de información.

Tras superar la asignatura, el estudiante debe ser capaz de modelar y analizar problemas reales de decisión, y garantizar según ciertos criterios la calidad del proceso de ayuda a la toma de decisiones.

Estos planteamientos y objetivos están alineados con algunos de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, ODS, de la Agenda 2030 (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/) y determinadas metas concretas, de tal manera que la adquisición de los resultados de aprendizaje de la asignatura proporciona capacitación y competencia al estudiante para contribuir en cierta medida a su logro:

  • Objetivo 8: Promover el crecimiento económico sostenido, inclusivo y sostenible, el empleo pleno y productivo y el trabajo decente para todo.

Meta 8.4: Mejorar progresivamente, de aquí a 2030, la producción y el consumo eficientes de los recursos mundiales y procurar desvincular el crecimiento económico de la degradación del medio ambiente, conforme al Marco Decenal de Programas sobre modalidades de Consumo y Producción Sostenibles, empezando por los países desarrollados.

  • Objetivo 9: Construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible y fomentar la innovación.

Meta 9.5: Aumentar la investigación científica y mejorar la capacidad tecnológica de los sectores industriales de todos los países.

1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

Esta asignatura se fundamenta en la formación común en materias de programación y computación, ingeniería de software y sistemas de información, en particular en las asignaturas "Sistemas de Información" e "Inteligencia Artificial".

Dentro de la especialidad Sistemas de Información, el rol de esta asignatura es profundizar en conceptos y Sistemas de Información descritos en las asignaturas "Sistemas de Información 2", "Bases de Datos 2" y "Tecnologías de la Información en la Empresa" relacionados con la toma de decisiones. Como parte de la materia ayuda a la toma de decisiones, esta asignatura es complementaria a la asignatura "Almacenes y Minería de Datos".

Además de las relaciones con las disciplinas mencionadas, los alumnos pueden profundizar en algunos aspectos teóricos presentados cursando la asignatura  "Aprendizaje Automático" de la especialidad de Computación.

1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

Es conveniente que el alumno que curse esta asignatura haya cursado con aprovechamiento las asignaturas "Bases de Datos 2" y "Sistemas de Información 2".

2. Competencias y resultados de aprendizaje

2.1. Competencias

Al superar la asignatura, el estudiante será más competente para...

Afrontar con éxito los siguientes desempeños transversales:

  1. Capacidad para planificar, presupuestar, organizar, dirigir y controlar tareas, personas y recurso (CT2).
  2. Capacidad para combinar los conocimientos generalistas y los especializados de Ingeniería para generar propuesta innovadoras y competitivas en la actividad profesional (CT3).
  3. Capacidad para resolver problemas y tomar decisiones con iniciativa, creatividad y razonamiento crítico (CT4).
  4. Capacidad para aplicar las tecnologías de la información y las comunicaciones en la Ingeniería  (CT11).

Afrontar con éxito los siguientes desempeños relacionados con los Sistemas de Información:

  1. Capacidad de integrar soluciones de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones y procesos empresariales para satisfacer las necesidades de información de las organizaciones, permitiéndoles alcanzar sus objetivos de forma efectiva y eficiente, dándoles así ventajas competitivas (CESI1).
  2. Capacidad para comprender y aplicar los principios de la evaluación de riesgos y aplicarlos correctamente en la elaboración y ejecución de planes de actuación (CESI5).
  3.  Capacidad para comprender y aplicar los principios y las técnicas de gestión de la calidad y de la innovación tecnológica en las organizaciones (CESI6).

2.2. Resultados de aprendizaje

El estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar los siguientes resultados...

  1. Conocer los fundamentos de los sistemas inteligentes relacionados con el tratamiento de información en grandes bases de datos.
  2. Conocer las técnicas que permiten construir modelos mencionados: cuándo se pueden aplicar y bajo cuáles condiciones; qué tipo de resultados dan.
  3. Decidir ante un problema práctico concreto qué tarea de tratamiento de datos conviene emprender, qué modelo se quiere obtener, qué técnica resultaría más adecuada de utilizar y cómo evaluar los resultados obtenidos.
  4. Utilizar herramientas de modelización y toma de decisiones (como optimización, simulación, o minería de datos) y de visualización.

2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

Esta asignatura acerca al alumno a los aspectos más prácticos para la toma de decisiones en la empresa (Inteligencia Empresarial o Business Intelligence). La consecución de los resultados de aprendizaje de esta asignatura permite que el alumno adquiera un conocimiento práctico de métodos y tecnologías especializadas muy valoradas en las organizaciones. En cualquier caso, y más allá de su interés empresarial, el alumno adquirirá conocimientos que podrá utilizar ante un problema de decisión que intente resolver: procedimientos, criterios de evaluación y capacidad para establecer conclusiones cualitativas sobre su problema.

3. Evaluación

3.1. Tipo de pruebas y su valor sobre la nota final y criterios de evaluación para cada prueba

El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluación

Las actividades de evaluación continua para la primera convocatoria son las siguientes:

  1. Examen Escrito (60%). Examen escrito sobre conceptos esenciales de la asignatura y resolución de problemas. Se valorará la capacidad crítica a la hora de seleccionar alternativas y el grado de justificación de la propuesta de solución alcanzada.
  2. Ejercicios y Prácticas de Laboratorio (40%). A lo largo del curso se plantearán ejercicios y prácticas que se desarrollarán en el laboratorio. Se valorará la capacidad crítica a la hora de seleccionar alternativas y la correcta evaluación del grado de justificación de la propuesta de solución alcanzada.

Existirá una prueba global de evaluación para la primera convocatoria para los que no superen la asignatura por los procedimientos arriba indicados con un mínimo de un 5 en cada una de las actividades de evaluación planteadas. La segunda convocatoria de evaluación, a la que tendrán derecho todos los estudiantes que no hayan superado la asignatura, se llevará a cabo mediante una prueba global.

4. Metodología, actividades de aprendizaje, programa y recursos

4.1. Presentación metodológica general

El proceso de aprendizaje que se ha diseñado para esta asignatura se basa en lo siguiente:

Esta asignatura tiene una orientación fundamentalmente aplicada, de modo que las actividades que se proponen se centran en el aprendizaje basado en la experiencia. Las estrategias didácticas más adecuadas para enlazar la teoría y la práctica profesional con este propósito son las charlas profesionales, la resolución de problemas y las prácticas de laboratorio.

4.2. Actividades de aprendizaje

El programa que se ofrece al estudiante para ayudarle a lograr los resultados previstos comprende las siguientes actividades...

Clases magistrales interactivas

El objetivo de la clase magistral interactiva es proporcionar al estudiante las bases necesarias para conocer y comprender la importancia de los sistemas de ayuda a la toma de decisiones, así como otros aspectos específicos de la materia que no puedan ser desarrollados en otras actividades. Como regla general, las actividades a realizar con participación de los alumnos durante cada sesión serán establecidas al principio de la presentación.

Resolución de problemas

En las clases de problemas se resolverán problemas de aplicación de los conceptos y técnicas presentadas en el programa de la asignatura. El objetivo de la resolución de problemas es la aplicación de tales conocimientos a la concepción, desarrollo y explotación de sistemas. El desarrollo de estas habilidades se consigue mediante la discusión razonada en el aula. Mediante esta confrontación de ideas se desarrolla también una confrontación en el aula de diferentes actitudes para la resolución de una situación, hecho habitual en la vida profesional.

Charlas profesionales

Si hay disponibilidad, expertos invitados darán charlas profesionales que tratarán sobre su experiencia diaria con sistemas de ayuda a la toma de decisiones. Estas charlas permitirán al alumno contrastar el conocimiento adquirido durante la resolución de problemas y las clases magistrales interactivas con la experiencia de expertos. Las opiniones de estos expertos podrán complementar o incluso contradecir otras opiniones expresadas en otras clases presenciales, lo cual permite que el alumno, además de aprender, se forme una opinión.

Prácticas

El objetivo de las prácticas es la aplicación de diferentes técnicas de ayuda a la toma de decisiones y el uso de herramientas informáticas de ayuda a la toma de decisiones. Los alumnos, de forma autónoma, deberán buscar, analizar, sintetizar, contextualizar y presentar en público información relevante con la que realizar los informes que forman parte de la evaluación.

4.3. Programa

El programa de la asignatura se estructura a lo largo del curso de la siguiente manera:

Tema 1 - Introducción. Presentación de diferentes enfoques en los procesos de la toma de decisiones. Comportamiento y soporte en el proceso de toma de decisiones.

Tema 2 - Modelos de Toma de Decisiones. Técnicas y Herramientas.

Tema 3 - Decisiones en Sistemas Multiagente. Sistemas inteligentes distribuidos. Modelado y experimentación.

Tema 4 - Inteligencia de Negocio. Revisión de casos prácticos reales en entorno de negocio.

4.4. Planificación de las actividades de aprendizaje y calendario de fechas clave

Calendario de sesiones presenciales

El calendario de la asignatura estará definido por el calendario académico del curso correspondiente de cada uno de los centros en los que se imparte esta asignatura.

Las sesiones presenciales tendrán una duración total aproximada de 60 horas repartidas entre clases magistrales, resolución de problemas, y prácticas de laboratorio. Los horarios de todas las clases y fechas de las sesiones de prácticas se anunciarán con suficiente antelación a través de las webs de centro y de la asignatura.

El calendario detallado de las diversas actividades a desarrollar se establecerá una vez que la Universidad haya aprobado el calendario académico del curso correspondiente. En cualquier caso, las fechas importantes serán anunciadas con la suficiente antelación.