| Study programme competencies |
| Code | Study programme competences |
| A1 | Ser capaz de realizar modelado conceptual (obxectos, campos e redes), modelado lóxico (vectores, ráster e grafos), arquitecturas SIX, indexación espacial e modelado da información espazo temporal. |
| B1 | Posuír e comprender coñecementos que acheguen unha base ou oportunidade de ser orixinais no desenvolvemento e/ou aplicación de ideas, a miúdo nun contexto de investigación e desenvolvemento. |
| B2 | Saber aplicar os coñecementos adquiridos e a súa capacidade de resolución de problemas en contornas novas ou pouco coñecidas dentro de contextos máis amplos (ou multidisciplinares) relacionados coa súa área de estudo. |
| B4 | Saber comunicar as súas conclusións –e os coñecementos e razóns últimas que as sustentan– a públicos especializados e non especializados dun modo claro e sen ambigüidades. |
| B8 | Adquirir a capacidade para analizar as necesidades dunha empresa no ámbito xeoespacial e determinar a mellor solución tecnolóxica ás mesmas. |
| B9 | Adquirir o coñecemento para desenvolver bases de datos xeoespaciales, aplicar e desenvolver xeoprocesos dependendo das necesidades existentes e aplicar as ferramentas tecnolóxicas de xeovisualización de datos. |
| C2 | Ser capaz de predicir e controlar a evolución de situacións complexas mediante o desenvolvemento de novas e innovadoras metodoloxías de traballo adaptadas ao ámbito científico/investigador, tecnolóxico ou profesional concreto, en xeral multidisciplinar, no que se desenvolva a súa actividade. |
| C4 | Adquirir a capacidade de xestionar, manipular e consultar grandes cantidades de datos de forma que se posibilite a extracción de información útil en multitude de sectores. |
| C5 | Desenvolver capacidade de traballo en equipo e compromiso ético coa sociedade. |
| Learning aims | |||
| Learning outcomes | Study programme competences | ||
| Saber deseñar bases de datos para representar información espacial | AJ1 |
BJ1 BJ2 BJ4 BJ8 BJ9 |
CJ2 CJ4 CJ5 |
| Coñecer as alternativas para representar información espacial en computadores, tanto a nivel lóxico como a nivel físico | AJ1 |
BJ1 BJ2 BJ4 BJ8 BJ9 |
CJ2 CJ4 CJ5 |
| Coñecer as distintas formas na que se xestiona a información espacial na arquitectura dos sistemas de información | AJ1 |
BJ1 BJ2 BJ4 BJ8 BJ9 |
CJ2 CJ4 CJ5 |
| Coñecer as técnicas para utilizar de forma eficiente información espacial | AJ1 |
BJ1 BJ2 BJ4 BJ8 BJ9 |
CJ2 CJ4 CJ5 |
| Saber como se modela información espacial que evoluciona no tempo | AJ1 |
BJ1 BJ2 BJ4 BJ8 BJ9 |
CJ2 CJ4 CJ5 |
| Contents |
| Topic | Sub-topic |
| Modelado conceptual | Obxectos xeográficos Campos xeográficos Redes espaciais |
| Modelado lóxico | Modelo vectorial Modelo ráster Grafos |
| Modelado físico | Modelo espagueti Modelo topolóxico Formatos de imaxe para ráster Redes de triángulos irregulares |
| Indexación espacial | Quad-trees R-Trees |
| Información espacio-temporal | Modelado de información espacio-temporal |
| Planning | ||||
| Methodologies / tests | Competencies | Ordinary class hours | Student’s personal work hours | Total hours |
| Guest lecture / keynote speech | A1 B1 B2 B8 B9 C2 C4 | 20 | 0 | 20 |
| ICT practicals | A1 B1 B2 B4 B8 B9 C2 C4 C5 | 20 | 0 | 20 |
| Case study | A1 B1 B2 B4 B8 B9 C2 C4 C5 | 20 | 0 | 20 |
| Supervised projects | A1 B1 B2 B4 B8 B9 C2 C4 C5 | 0 | 60 | 60 |
| Mixed objective/subjective test | A1 B1 B2 B4 B8 B9 C2 C4 | 0 | 30 | 30 |
| Personalized attention | 0 | 0 | ||
| (*)The information in the planning table is for guidance only and does not take into account the heterogeneity of the students. | ||||
| Methodologies |
| Methodologies | Description |
| Guest lecture / keynote speech | Exposición oral complementada co uso de medios audiovisuais e a introdución dalgunhas preguntas dirixidas aos estudantes, coa finalidade de transmitir coñecementos e facilitar a aprendizaxe. A clase maxistral é tamén coñecida como “conferencia”, “método expositivo” ou “lección maxistral”. Esta última modalidade adóitase reservar a un tipo especial de lección impartida por un profesor en ocasións especiais, cun contido que supón unha elaboración orixinal e baseada no uso case exclusivo da palabra como vía de transmisión da información á audiencia. |
| ICT practicals | Metodoloxía que permite ao alumnado aprender de forma efectiva, a través de actividades de carácter práctico (demostracións, simulacións, etc.) a teoría dun ámbito de coñecemento, mediante a utilización das tecnoloxías da información e as comunicacións. O TIC supoñen un excelente soporte e canle para o tratamento da información e aplicación práctica de coñecementos, facilitando a aprendizaxe e o desenvolvemento de habilidades por parte do alumnado. |
| Case study | Metodoloxía onde o suxeito enfróntase ante a descrición dunha situación específica que expón un problema que ha de ser comprendido, valorado e resolto por un grupo de persoas, a través dun proceso de discusión. O alumno sitúase ante un problema concreto (caso), que lle describe unha situación real da vida profesional, e debe ser capaz de analizar unha serie de feitos, referentes a un campo particular do coñecemento ou da acción, para chegar a unha decisión razoada a través dun proceso de discusión en pequenos grupos de traballo. |
| Supervised projects | Metodoloxía deseñada para promover a aprendizaxe autónoma dos estudantes, baixo a tutela do profesor e en escenarios variados (académicos e profesionais). Está referida prioritariamente á aprendizaxe do “como facer as cousas”. Constitúe unha opción baseada na asunción polos estudantes da responsabilidade pola súa propia aprendizaxe. Este sistema de ensino baséase en dous elementos básicos: a aprendizaxe independente dos estudantes e o seguimento desa aprendizaxe polo profesor-titor. |
| Mixed objective/subjective test | Realización dunha proba escrita individual onde haberá preguntas abertas de desenvolvemento e preguntas de resposta breve. |
| Personalized attention |
|
|
| Assessment | |||
| Methodologies | Competencies | Description | Qualification |
| Mixed objective/subjective test | A1 B1 B2 B4 B8 B9 C2 C4 | Avalizarase a correción das respostas do/a alumno/a. | 40 |
| Case study | A1 B1 B2 B4 B8 B9 C2 C4 C5 | Avaliarase a solución aplicada polos/as alumnos/as ao problema plantexado así como a interacción entre os membros do grupo. | 10 |
| Supervised projects | A1 B1 B2 B4 B8 B9 C2 C4 C5 | Avaliarase a calidade dos traballo realizados. |
50 |
| Assessment comments | |||
|
PRIMEIRA OPORTUNIDADE Para aprobar a asignatura é obligatorio:
De non obter a nota mínima nos traballos tutelados ou na proba mixta, a nota máxima global da materia non será superior a un 4,9. Terá cualificación de NON PRESENTADO calquera estudante que non realice a proba mixta. SEGUNDA OPORTUNIDADE Poderán presentarse á segunda oportunidade ÚNICAMENTE aqueles/as estudantes que non superen a materia na primeira oportunidade. A recuperación de cada unha das partes farase da seguinte forma:
DISPENSA ACADÉMICA Aqueles/as estudantes con matrícula a tempo parcial e dispensa académica que lles exima da asistencia ás clases poderán, en primeira oportunidade, demostrar o seu coñecemento da materia mediante un exame teórico e práctico que valerá o 50% da nota e entregar os traballos tutelados. Para a segunda oportunidade, as condicións son as mesmas que as do resto do alumnado. |
|||
| Sources of information |
| Basic |
Michael F. Worboys, Matt Duckham (2004). GIS: A Computing Perspective. CRC Press
Philippe Rigaux, Michel Scholl and Agnès Voisard (2002). Spatial Databases With Application to GIS . Morgan Kaufmann |
|
|
|
| Complementary | |
|
|
| Recommendations | ||
| Subjects that it is recommended to have taken before | ||
|
| Subjects that are recommended to be taken simultaneously |
| Subjects that continue the syllabus |
| Other comments | |