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Compendio de Silabos Escuela Profesional de Ciencia de la Computacio´n

– 2018-I–

Lima: 19 de septiembre de 2017

Equipo de trabajo

Ernesto Cuadros-Vargas (Editor) Director de Ciencia de la Computaci´on, Universidad de Ingenier´ıa y Tecnolog´ıa, Lima Presidente de la Sociedad Peruana de Computaci´on (SPC) 2001-2007, 2009 Miembro del Steering Committee de ACM/IEEE-CS Computing Curricula for Computer Science (CS2013) Miembro del Steering Committee de ACM/IEEE-CS Computing Curricula 2020 (CS2020) email: [email protected] http://socios.spc.org.pe/ecuadros

Escuela Profesional de Ciencia de la Computaci´on, Malla 2018

3

´Indice general Primer Semestre 1.1. CS1D01. Estructuras Discretas I . . . . . . . . . . . . 1.2. CS1100. Introducci´ on a la Ciencia de la Computaci´on 1.3. QI0027. Qu´ımica General . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4. GH0005. Laboratorio de Comunicaci´on I . . . . . . . . 1.5. EG0003. Matem´ atica I . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.6. EG0004. Desaf´ıos Globales . . . . . . . . . . . . . . . .

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6 6 12 21 29 32 37

Segundo Semestre 2.1. CS1102. Programaci´ on Orientada a Objetos I . . 2.2. CS1D02. Estructuras Discretas II . . . . . . . . . 2.3. ME0019. F´ısica I . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4. GH0007. Introducci´ on al Desarrollo de Empresas 2.5. GH0006. Laboratorio de Comunicaci´on II . . . . 2.6. GH1002. Arte y Tecnolog´ıa . . . . . . . . . . . . 2.7. EG0005. Matem´ atica II . . . . . . . . . . . . . .

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40 40 49 54 59 62 65 68

Tercer 3.1. 3.2. 3.3. 3.4. 3.5. 3.6. 3.7.

Semestre CS2201. Arquitectura de Computadores . . CS2B01. Desarrollo Basado en Plataformas CS1103. Programaci´ on Orientada a Objetos EN0021. F´ısica II . . . . . . . . . . . . . . . GH0008. Gesti´ on de Empresas . . . . . . . EG0006. Matem´ atica III . . . . . . . . . . . EG0007. Proyecto Interdisciplinario I . . . .

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72 . 72 . 80 . 85 . 97 . 102 . 104 . 108

Cuarto Semestre 4.1. CS2701. Bases de Datos I . . . . . . . . . . . . 4.2. CS2100. Algoritmos y Estructuras de Datos . . 4.3. CS2101. Teor´ıa de la Computaci´on . . . . . . . 4.4. IN0054. Estad´ıstica y Probabilidades . . . . . . 4.5. GH0009. Per´ u ¿pa´ıs industrial? . . . . . . . . . 4.6. GH0011. Innovaci´ on y Desarrollo de Productos 4.7. EG0008. Proyecto Interdisciplinario II . . . . .

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Universidad de Ingenier´ıa y Tecnolog´ıa

110 110 117 120 124 127 130 133

3

Quinto 5.1. 5.2. 5.3. 5.4. 5.5. 5.6. 5.7.

Semestre CS2702. Bases de Datos II . . . . . . . . . CS2S01. Sistemas Operativos . . . . . . . CS2901. Ingenier´ıa de Software I . . . . . CS2102. An´ alisis y Dise˜ no de Algoritmos . CS3402. Compiladores . . . . . . . . . . . ´ GH0010. Etica y Tecnolog´ıa . . . . . . . . EG0009. Proyecto Interdisciplinario III . .

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135 135 140 149 154 160 165 168

Sexto Semestre 6.1. CS3102. Estructuras de Datos Avanzadas 6.2. CS2301. Redes y Comunicaciones . . . . . 6.3. CS3903. Sistemas de Infomaci´on . . . . . 6.4. CS3101. Programaci´on Competitiva . . . 6.5. FG601. English for STEM . . . . . . . . . 6.6. GH0015. Imagen y marca personal . . . . 6.7. GH0012. Econom´ıas en Desarrollo . . . .

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170 170 174 179 182 184 186 192

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194 194 200 210 218 225 232 237 243

S´ eptimo Semestre 7.1. CS2902. Ingenier´ıa de Software II . . . . . . . . 7.2. CS2601. Inteligencia Artificial . . . . . . . . . . 7.3. CS2H01. Interacci´on Humano Computador . . 7.4. CS3P01. Computaci´on Paralela y Distribu´ıda . 7.5. CS2501. Computaci´on Gr´afica . . . . . . . . . . 7.6. AM0037. Ciencia de Materiales . . . . . . . . . 7.7. GH0013. Cr´ıtica de la Modernidad . . . . . . . 7.8. GH0014. Culturas de gobernanza y distribuci´on

Octavo Semestre 245 8.1. CS4002. Proyecto de Final de Carrera I . . . . . . . . . . . . . . 245 8.2. CS3909. Proyecto Pre Profesional . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248 Noveno Semestre 9.1. CS3700. Big Data . . . . . . . . . . . . . 9.2. CS4003. Proyecto de Final de Carrera II . 9.3. CS3901. Ingenier´ıa de Software III . . . . 9.4. CS3501. T´ opicos en Computaci´on Gr´afica 9.5. CS3602. Rob´ otica . . . . . . . . . . . . . . 9.6. CS3I01. Seguridad en Computaci´on . . . . 9.7. BI0021. Bioinform´atica y Bioestad´ıstica . 9.8. FG602. Business Communication . . . . . 9.9. GH0016. Liderazgo y Negociaci´on . . . . .

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251 251 254 257 264 266 270 281 286 288

D´ ecimo Semestre 10.1. CS4004. Proyecto de Final de Carrera III 10.2. CS3P02. Cloud Computing . . . . . . . . 10.3. CS3P03. Internet de las Cosas . . . . . . . 10.4. GH0021. Dise˜ no de Ficciones . . . . . . . 10.5. GH0022. Geopol´ıtica del Agua . . . . . . 10.6. GH0019. Emprendedores en Acci´on . . . .

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291 291 293 299 306 312 318

10.7. GH0017. Introducci´ on al Quechua . . . . . . . . . . . . . . . . . 322 10.8. GH0020. Behavioral Economics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 325

Universidad de Ingenier´ıa y Tecnolog´ıa Escuela Profesional de Ciencia de la Computaci´ on Silabo del curso – Periodo Acad´ emico 2018-I

1. C´ odigo del curso y nombre: CS1D1. Estructuras Discretas I 2. Cr´ editos: 4 3. Horas de Teor´ıa y Laboratorio: 2 HT; 4 HP; 4. Docente(s) Dr. Jose Antonio Fiestas Iquira • Dr. Ciencias Naturales, UNIHEIDELBERG, Alemania, 2006. • Mag. F´ısica, UNIHEIDELBERG, Alemania, 2002. Dr. Jose Miguel Renom Andara • Dr. Matem´aticas, USB, Venezuela, 2016. Atenci´on previa coordinaci´ on con el profesor 5. Bibliograf´ıa [Epp10] Susanna S. Epp. Discrete Mathematics with Applications. 4 ed. Brooks Cole, 2010. [Gri03]

R. Grimaldi. Discrete and Combinatorial Mathematics: An Applied Introduction. 5 ed. Pearson, 2003.

[Ros07]

Kenneth H. Rosen. Discrete Mathematics and Its Applications. 7 ed. Mc Graw Hill, 2007.

[Sch12]

Edward R. Scheinerman. Mathematics: A Discrete Introduction. 3 ed. Brooks Cole, 2012.

6. Informaci´ on del curso (a) Breve descripci´ on del curso Las estructuras discretas proporcionan los fundamentos te´ oricos necesarios para la computaci´on. Estos fundamentos no s´olo son u ´tiles para desarrollar la computaci´ on desde un punto de vista te´orico como sucede En el curso de la teor´ıa computacional, pero tambi´en es u ´til para la pr´ actica de la inform´atica; En particular en aplicaciones tales como verificaci´ on, Criptograf´ıa, m´etodos formales, etc. (b) Prerrequisitos: (c) Tipo de Curso: Obligatorio 7. Competencias • Aplicar Correctamente conceptos de matem´ aticas finitas (conjuntos, relaciones, funciones) para representar datos de problemas reales. • Modelar situaciones reales descritas en lenguaje natural, usando l´ ogica proposicional y l´ ogica predicada. • Determine las propiedades abstractas de las relaciones binarias. • Elijir el m´etodo de demostraci´ on m´ as apropiado para determinar la veracidad de una propuesta y construir argumentos matem´ aticos correctos. • Interpretar soluciones matem´ aticas a un problema y determinar su fiabilidad, ventajas y desventajas. • Expresar el funcionamiento de un circuito electr´ onico simple usando ´algebra booleana. 8. Contribuci´ on a los resultados (Outcomes) a) Aplicar conocimientos de computaci´ on y de matem´ aticas apropiadas para la disciplina. (Usar) 1

i) Utilizar t´ecnicas y herramientas actuales necesarias para la pr´ actica de la computaci´ on. (Evaluar) j) Aplicar la base matem´ atica, principios de algoritmos y la teor´ıa de la Ciencia de la Computaci´ on en el modelamiento y dise˜ no de sistemas computacionales de tal manera que demuestre comprensi´ on de los puntos de equilibrio involucrados en la opci´ on escogida. (Usar) 9. Competencias (IEEE) C1. La comprensi´on intelectual y la capacidad de aplicar las bases matem´ aticas y la teor´ıa de la inform´ atica (Computer Science).⇒ Outcome a C20. Posibilidad de conectar la teor´ıa y las habilidades aprendidas en la academia a los acontecimientos del mundo real que explican su pertinencia y utilidad.⇒ Outcome i,j 10. Lista de temas a estudiar en el curso 1. Funciones, relaciones y conjuntos 2. L´ogica b´asica 3. T´ecnicas de demostraci´ on 4. L´ogica Digital y Representaci´ on de Datos 11. Metodologia y Evaluaci´ on Sesiones Te´ oricas: El desarrollo de las sesiones te´ oricas est´ a focalizado en el estudiante, a trav´es de su participaci´ on activa, resolviendo problemas relacionados al curso con los aportes individuales y discutiendo casos reales de la industria. Los alumnos desarrollar´an a lo largo del curso un proyecto de aplicaci´ on de las herramientas recibidas en una empresa. Sesiones de Laboratorio: Las sesiones pr´acticas se desarrollan en laboratorio. Las pr´ acticas de laboratorio se realizan en equipos para fortalecer su comunicaci´on. Al inicio de cada laboratorio se explica el desarrollo de la pr´ actica y al t´ermino se destaca las principales conclusiones de la actividad en forma grupal. Exposiciones individuales o grupales: Se fomenta la participaci´ on individual y en equipo para exponer sus ideas, motiv´ andolos con puntos adicionales en las diferentes etapas de la evaluaci´ on del curso. Lecturas: A lo largo del curso se proporcionan diferentes lecturas, las cuales son evaluadas. El promedio de las notas de las lecturas es considerado como la nota de una pr´ actica calificada. El uso del campus virtual UTEC Online permite a cada estudiante acceder a la informaci´ on del curso, e interactuar fuera de aula con el profesor y con los otros estudiantes. Sistema de Evaluaci´ on: La nota final F depende de varias notas intermedias. • La nota T es el promedio, redondeado hacia arriba, de los ex´ amenes cortos sobre nueve puntos. Esta nota es individual. • La nota P es el promedio, redondeada hacia arriba, de los cuadernos de trabajo sobre nueve puntos. Esta nota es grupal. • La nota E es la nota de los problemas de esfuerzo, que es un entero entre cero y dos. Esta nota es individual. Para calcular la nota final F se debe ver el desempe˜ no del estudiante en tres bandas de desempe˜ no, desempe˜ no alto, desempe˜ no medio y desempe˜ no bajo. Desempe˜ no alto: Si min(T, P ) ≥ 7 entonces F = T + P + E. Desempe˜ no medio: Si min(T, P ) < 7 y min(T, P ) ≥ 4 entonces F = T + P . Desempe˜ no bajo: Si min(T, P ) < 4 entonces F = 2 ∗ min(T, P ). Para aprobar el curso hay que obtener 11 o m´as en la nota final F . 12. Contenido 2

Unidad 1: Funciones, relaciones y conjuntos (13) Competences esperadas: C1,C20 Objetivos de Aprendizaje

T´ opicos • Conjuntos:

• Explicar con ejemplos la terminolog´ıa b´asica de funciones, relaciones y conjuntos [Evaluar]

– Diagramas de Venn

• Realizar las operaciones asociadas con conjuntos, funciones y relaciones [Evaluar]

– Uni´ on, intersecci´ on, complemento

• Relacionar ejemplos pr´ acticos para conjuntos funciones o modelos de relaci´ on apropiados e interpretar la asociaci´on de operaciones y terminolog´ıa en contexto [Evaluar]

– Potencia de conjuntos

– Producto Cartesiano – Cardinalidad de Conjuntos finitos • Relaciones: – Reflexividad, simetria, transitividad – Relaciones equivalentes, ordenes parciales • Funciones: – Suryecciones, inyecciones, biyecciones – Inversas – Composici´ on

Lecturas : [Gri03], [Ros07]

3

Unidad 2: L´ ogica b´ asica (14) Competences esperadas: C1,C20 Objetivos de Aprendizaje

T´ opicos

• Convertir declaraciones l´ ogicas desde el lenguaje informal a expresiones de l´ ogica proposicional y de predicados [Usar]

• L´ogica proposicional.

• Aplicar m´etodos formales de simbolismo proposicional y l´ogica de predicados, como el c´ alculo de la validez de formulas y c´alculo de formas normales [Usar]

• Tablas de verdad.

• Usar reglas de inferencia para construir demostraciones en l´ogica proposicional y de predicados [Usar]

• Reglas de inferencia proposicional (conceptos de modus ponens y modus tollens)

• Describir como la l´ ogica simb´ olica puede ser usada para modelar situaciones o aplicaciones de la vida real, incluidos aquellos planteados en el contexto computacional como an´ alisis de software (ejm. programas correctores ), consulta de base de datos y algoritmos [Familiarizarse]

• Logica de predicados:

• Conectores l´ ogicos. • Forma normal (conjuntiva y disyuntiva) • Validaci´ on de f´ ormula bien formada.

– Cuantificaci´ on universal y existencial • Limitaciones de la l´ ogica proposicional y de predicados (ej. problemas de expresividad)

• Aplicar demostraciones de l´ogica formal y/o informal, pero rigurosa, razonamiento l´ ogico para problemas reales, como la predicci´on del comportamiento de software o soluci´ on de problemas tales como rompecabezas [Usar] • Describir las fortalezas y limitaciones de la l´ ogica proposicional y de predicados [Usar] Lecturas : [Ros07], [Gri03]

4

Unidad 3: T´ ecnicas de demostraci´ on (14) Competences esperadas: C1,C20 Objetivos de Aprendizaje

T´ opicos

• Identificar la t´ecnica de demostraci´ on utilizada en una demostraci´ on dada [Evaluar]

• Nociones de implicancia, equivalencia, conversi´on, inversa, contrapositivo, negaci´ on, y contradicci´on

• Describir la estructura b´ asica de cada t´ecnica de demostraci´on (demostraci´ on directa, demostraci´ on por contradicci´on e inducci´ on) descritas en esta unidad [Usar]

• Estructura de pruebas matem´ aticas.

• Aplicar las t´ecnicas de demostraci´ on (demostraci´ on directa, demostraci´ on por contradicci´ on e inducci´ on) correctamente en la construcci´ on de un argumento solido [Usar]

• Demostracci´ on por contradicci´ on.

• Demostraci´ on directa. • Refutar por contraejemplo. • Inducci´ on sobre n´ umeros naturales. • Inducci´ on estructural.

• Determine que tipo de demostraci´ on es la mejor para un problema dado [Evaluar]

• Inducci´ on leve y fuerte (Ej. Primer y Segundo principio de la inducci´ on)

• Explicar el paralelismo entre ideas matem´ aticas y/o inducci´on estructural para la recursi´ on y definir estructuras recursivamente [Familiarizarse]

• Definiciones matem´ aticas recursivas. • Conjuntos bien ordenados.

• Explicar la relaci´ on entre inducci´ on fuerte y d´ebil y dar ejemplos del apropiado uso de cada uno [Evaluar] • Enunciar el principio del buen-orden y su relaci´ on con la inducci´on matem´ atica [Familiarizarse] Lecturas : [Ros07], [Epp10], [Sch12]

5

Unidad 4: L´ ogica Digital y Representaci´ on de Datos (19) Competences esperadas: C1,C20 Objetivos de Aprendizaje T´ opicos • Explicar la importancia del ´algebra booleana como una unificaci´ on de la teor´ıa de conjuntos y la l´ ogica proposicional [Evaluar].

´ • Ordenes parciales y Conjuntos parcialmente ordenados. • Elementos extremos de un conjunto parcialmente ordenado.

• Conocer las estructuras algebraicas del ret´ıculo y sus tipos [Evaluar].

• Reticulo: Tipos y propiedades.

• Explicar la relaci´ on entre el ret´ıculo y el conjunto de ordenadas y el uso prudente para demostrar que un conjunto es un ret´ıculo [Evaluar].

´ booleanas. • Algebras • Funciones y expresiones booleanas.

• Conocer las propiedades que satisfacen un ´algebra booleana [Evaluar].

• Representaci´ on de las funciones booleanas: Disjuntiva normal y forma conjunta.

• Demostrar si una terna formada por un conjunto y ´ dos operaciones internas es o no Algebra booleana [Evaluar].

• Puertas L´ogicas. • Minimizaci´ on del Circuito.

• Encuentra las formas can´ onicas de una funci´ on booleana [Evaluar]. • Representar una funci´ on booleana como un circuito booleano usando puertas l´ ogica[Evaluar]. • Minimizar una funci´ on booleana [Evaluar]. Lecturas : [Ros07], [Gri03]

6

Universidad de Ingenier´ıa y Tecnolog´ıa Escuela Profesional de Ciencia de la Computaci´ on Silabo del curso – Periodo Acad´ emico 2018-I

1. C´ odigo del curso y nombre: CS111. Introducci´ on a la Ciencia de la Computaci´ on 2. Cr´ editos: 4 3. Horas de Teor´ıa y Laboratorio: 3 HT; 2 HP; 4. Docente(s) Dr. Jose Miguel Renom Andara • Dr. Matem´aticas, USB, Venezuela, 2016. Dr. Katia C´anepa • Dr. Inform´atica, PUCP-RIO, Brasil, 2015. • Mag. Inform´atica, PUCP-RIO, Brasil, 2010. Dr. Ernesto Cuadros-Vargas • Dr. Ciencia de la Computaci´ on, ICMC-USP, Brasil, 2004. • Mag. Ciencia de la Computaci´ on, ICMC-USP, Brasil, 1998. Dr. Jose Antonio Fiestas Iquira • Dr. Ciencias Naturales, UNIHEIDELBERG, Alemania, 2006. • Mag. F´ısica, UNIHEIDELBERG, Alemania, 2002. Mg. Maria Hilda Bermejo Rios • Mag. Administraci´ o, UPC, Espa˜ na, 2015. Mg. Mariano David Melgar Zavala • Mag. Gesti´on de Proyectos, UPC, Per´ u, 2017. Mg. Patricio Morriber´ on Cornejo • Mag. MBA, ITESM, M´exico, 2016. Mg. Jorge Luis Alvarado Revata • Mag. Gesti´on de la Investigaci´ on, UNIA, Espa˜ na, 2016. Mg. Jose Alfredo Diaz Leon • Mag. Tecnolog´ıas de Informaci´ on y Comunicaciones, URL, Espa˜ na, 2012. Mg. Jaime Moshe Farf´ an Madariaga • Mag. Tecnolog´ıas de Informaci´ on, UDEP, Per´ u, 2015. Mg. Issac Ernesto Bringas Masgo • Mag. Ciencias, UNI, Per´ u, 2001. Mg. Juan Carlos Bueno Villanueva 1

• Mag. Tecnolog´ıas de Informaci´ on, ESAN, Per´ u, 2010. Mg. Te´ofilo Chambilla Aquino • Mag. Ciencias, UCHILE, Chile, 2015. Prof. Rub´en Demetrio Rivas Medina • Prof. Ingenier´ıa Agr´ıcola, UNALM, Per´ u, 1990. Bach. Randiel Javier Melgarejo Diaz • Bach Ingenier´ıa de Sistemas, UNI, Per´ u, 2017. Atenci´on previa coordinaci´ on con el profesor 5. Bibliograf´ıa [Bro11]

J. Glenn Brookshear. Computer Science: An Overview. Addison-Wesley, 2011.

[Gut13] John V Guttag. . Introduction To Computation And Programming Using Python. MIT Press, 2013. [Zel10]

John Zelle. Python Programming: An Introduction to Computer Science. Franklin, Beedle & Associates Inc, 2010.

6. Informaci´ on del curso (a) Breve descripci´ on del curso Este es el primer curso en la secuencia de los cursos introductorios a la Ciencia de la Computaci´ on. En este curso se pretende cubrir los conceptos se˜ nalados por la Computing Curricula IEEECS/ACM 2013, bajo el enfoque orientado a objetos. La programaci´ on es uno de los pilares de la Ciencia de la ´ Computaci´on; cualquier profesional del Area, necesitar´ a programar para concretizar sus modelos y propuestas. Este curso introduci´ on a los participantes en los conceptos fundamentales de este arte. Lo t´ opicos incluyen tipos de datos, estructuras de control, funciones, listas, recursividad y la mec´ anica de la ejecuci´ on, prueba y depuraci´ on. (b) Prerrequisitos: (c) Tipo de Curso: Obligatorio 7. Competencias • Introducir los conceptos fundamentales de programaci´ on durante la construcci´ on de un video juego • Desarrollar su capacidad de abstracci´ on, utilizar un lenguaje de programaci´ on orientado a objetos. 8. Contribuci´ on a los resultados (Outcomes) a) Aplicar conocimientos de computaci´ on y de matem´ aticas apropiadas para la disciplina. (Usar) c) Dise˜ nar, implementar y evaluar un sistema, proceso, componente o programa computacional para alcanzar las necesidades deseadas. (Usar) 9. Competencias (IEEE) C1. La comprensi´on intelectual y la capacidad de aplicar las bases matem´ aticas y la teor´ıa de la inform´ atica (Computer Science).⇒ Outcome a C2. Capacidad para tener una perspectiva cr´ıtica y creativa para identificar y resolver problemas utilizando el pensamiento computacional.⇒ Outcome c 10. Lista de temas a estudiar en el curso 1. Historia 2. Sistemas de tipos b´asicos 3. Conceptos Fundamentales de Programaci´ on 4. An´alisis B´asico 5. Algoritmos y Estructuras de Datos fundamentales 6. Algoritmos y Dise˜ no 2

7. Programaci´on orientada a objetos 8. M´etodos de Desarrollo 11. Metodologia y Evaluaci´ on Sesiones Te´ oricas: El desarrollo de las sesiones te´ oricas est´ a focalizado en el estudiante, a trav´es de su participaci´ on activa, resolviendo problemas relacionados al curso con los aportes individuales y discutiendo casos reales de la industria. Los alumnos desarrollar´an a lo largo del curso un proyecto de aplicaci´ on de las herramientas recibidas en una empresa. Sesiones de Laboratorio: Las sesiones pr´acticas se desarrollan en laboratorio. Las pr´ acticas de laboratorio se realizan en equipos para fortalecer su comunicaci´on. Al inicio de cada laboratorio se explica el desarrollo de la pr´ actica y al t´ermino se destaca las principales conclusiones de la actividad en forma grupal. Exposiciones individuales o grupales: Se fomenta la participaci´ on individual y en equipo para exponer sus ideas, motiv´ andolos con puntos adicionales en las diferentes etapas de la evaluaci´ on del curso. Lecturas: A lo largo del curso se proporcionan diferentes lecturas, las cuales son evaluadas. El promedio de las notas de las lecturas es considerado como la nota de una pr´ actica calificada. El uso del campus virtual UTEC Online permite a cada estudiante acceder a la informaci´ on del curso, e interactuar fuera de aula con el profesor y con los otros estudiantes. Sistema de Evaluaci´ on: N T = 10%

5 ∑

P Ci + 6%T E1 + 14%T E2 + 4%P 1 + 12%P 2 + 24%P 3 + 10%T S + 20%

m=1

Donde:

5 ∑

SPi

m=1

• P Ci = Desempe˜ no en la clase #i, 1