Study programme competencies |
Code
|
Study programme competences / results
|
A5 |
CE5 - Coñecemento de estruturas de datos e algoritmos básicos e capacidade para utilizalos eficientemente na resolución dun problema. |
B1 |
CB1 - Que os estudantes demostrasen posuír e comprender coñecementos nunha área de estudo que parte da base da educación secundaria xeral, e adóitase atopar a un nivel que, aínda que se apoia en libros de texto avanzados, inclúe tamén algúns aspectos que implican coñecementos procedentes da vangarda do seu campo de estudo |
B5 |
CB5 - Que os estudantes desenvolvesen aquelas habilidades de aprendizaxe necesarias para emprender estudos posteriores cun alto grao de autonomía |
B6 |
CG1 - Ser capaz de buscar e seleccionar a información útil necesaria para resolver problemas complexos, manexando con soltura as fontes bibliográficas do campo. |
C1 |
CT1 - Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida. |
Learning aims |
Learning outcomes |
Study programme competences / results |
Comprender e saber programar utilizando orientación a obxectos |
|
B1 B5 B6
|
C1
|
Coñecer e saber usar linguaxes de programación de relevancia actual |
|
B1 B5 B6
|
C1
|
Comprender os principios básicos de almacenamento de datos e a súa manipulación |
A5
|
B1 B6
|
C1
|
Coñecer e saber utilizar as estruturas de datos estándar en computación e os algoritmos máis relevantes para manipulalas |
A5
|
B5 B6
|
C1
|
Identificar a estrutura de datos máis adecuada para un problema determinado |
A5
|
B5 B6
|
C1
|
Contents |
Topic |
Sub-topic |
Técnicas de deseño de programas |
Abstracción e especificacación
Módulos funcionais e de datos
Manexo de excepcións e eventos |
Orientación a obxectos |
Clases e obxectos. Métodos
Clases e funcións
Herencia
Interfaces e Polimorfismo |
Utilización das estruturas de datos básicas en computación |
Listas
Pilas
Colas
Colas de Prioridade
Dicionarios
Árbores
Árbores Binarias de Busca
Tablas Hash
Grafos |
Planning |
Methodologies / tests |
Competencies / Results |
Teaching hours (in-person & virtual) |
Student’s personal work hours |
Total hours |
Guest lecture / keynote speech |
A5 B1 B5 B6 |
30 |
24 |
54 |
Laboratory practice |
A5 B1 B5 B6 C1 |
20 |
36 |
56 |
Problem solving |
A5 B1 B5 B6 C1 |
10 |
17.5 |
27.5 |
Objective test |
A5 B1 B5 B6 |
3 |
7.5 |
10.5 |
|
Personalized attention |
|
2 |
0 |
2 |
|
(*)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 |
Nas clases de teoría, o profesor realizará unha breve descrición dos contidos temáticos e dos obxectivos básicos perseguidos, co fin de dotar o alumno dunha visión global da materia. Ademais tratará de establecer interrelacións con outros conceptos previamente adquiridos, de forma que se poida establecer unha liña temporal, e expoñerá a bibliografía recomendada. Seguidamente pasará a desenvolver os contidos teóricos, utilizando como método a clase maxistral.
|
Laboratory practice |
As clases de prácticas obrigan á realización de prácticas de programación nunha linguaxe de alto nivel. Impoñerase unha periodicidade na súa entrega para fomentar o estudo continuo. O enunciado das prácticas, que se proporcionará coa suficiente antelación para que o alumno o lea con detemento e analice en profundidade, detallará o problema e as especificacións, que deberán respectarse estritamente. Posteriormente, o labor do profesor será o de supervisar as sesións de prácticas, solucionando dúbidas e corrixindo erros de interpretación, malos hábitos de programación e erros de sintaxe, etc. |
Problem solving |
Nas clases de problemas, co fin de afianzar os conceptos teóricos presentaranse supostos prácticos, que nun principio serán resoltos polo profesor para orientar aos alumnos. A medida que se avance no desenvolvemento teórico formularase a resolución de problemas por parte dos alumnos, constituídos en grupos de traballo.
Tanto nas clases de problemas coma nos exemplos mostrados durante as exposicións teóricas, cando estes impliquen o desenvolvemento de código ou pseudocódigo este realizarase mostrando os sucesivos pasos do deseño descendente. Con isto pretendemos: a) que o alumno se acostume ao uso deste método, e b) evitar que se perda nos detalles de sintaxe e as características particulares da linguaxe, en lugar de fixar a súa atención na comprensión e deseño da solución.
Formularanse exercicios adicionais que o alumno deberá resolver e comentar/corrixir co profesor durante as horas de titorías, colectivas e/ou individuais. Trátase de fomentar a participación dos alumnos e promover, na medida do posible, o diálogo aberto e a valoración de solucións. |
Objective test |
Avaliación sumativa do alumno mediante un exame final ao termo do cuadrimestre. Este será eminentemente práctico para que o alumno poida demostrar que adquiriu os coñecementos necesarios de deseño de programas, orientación a obxectos e utilización de estruturas de datos, e que adestrou o suficiente como para posuír as habilidades precisas para resolver supostos prácticos que implique a aplicación dos devanditos coñecementos. |
Personalized attention |
Methodologies
|
Laboratory practice |
Problem solving |
|
Description |
O desenvolvemento, tanto das clases maxistrais coma das de resolución de problemas e os laboratorios de prácticas, realizarase atendendo ao progreso dos alumnos nas capacidades de comprensión e asimilación dos contidos impartidos. O avance xeral da clase compaxinarase cunha atención específica a aqueles alumnos que presenten maiores dificultades na tarefa da aprendizaxe e cun apoio adicional a aqueles outros que presenten maior desenvoltura e desexen ampliar coñecementos.
No que respecta ás titorías individuais, dado o seu carácter personalizado, non deben dedicarse a estender os contidos con novos conceptos, senón a aclarar os conceptos xa expostos. O profesor utilizaraas como unha interacción que lle permita extraer conclusións respecto ao grao de asimilación da materia por parte dos alumnos.
A atención personalizada realizarase de modo preferente a través das ferramentas corporativas da UDC (email, Teams, etc.) respectando os horarios de titorías.
|
|
Assessment |
Methodologies
|
Competencies / Results |
Description
|
Qualification
|
Laboratory practice |
A5 B1 B5 B6 C1 |
Realización segundo as condicións establecidas no enunciado de cada práctica. Necesario aprobar as practicas para superar a materia |
40 |
Objective test |
A5 B1 B5 B6 |
Realización obrigatoria. Necesario aprobar a proba para superar a materia. |
60 |
|
Assessment comments |
Traballos prácticos e solución de problemas
- De acordo
ao artigo 14, apartado 4, da normativa*, o plaxio dos traballos
levará unha nota global de NON APTO (0), tanto ao estudante que
presente material copiado como a quen o facilitase, e a
cualificación de SUSPENSO na convocatoria anual. - Se as prácticas ou outras actividades se realizaren en grupo, todos os membros do grupo responderán de forma solidaria do traballo realizado e entregado e das súas posibles consecuencias. Matrícula a tempo parcial -
Os alumnos matriculados a tempo parcial terán que entregar as
actividades avaliables nas condicións e prazos específicos que se
establecerán. Será obriga do estudante comunicar a súa situación ao
profesorado. Non presentado - Quen non concurra á proba obxectiva no período oficial de avaliación terá a condición de “Non presentado” (NP).
*
Normativa de avaliación, revisión e reclamación das cualificacións dos
estudos de grao e máster universitario, aprobada polo Consello de
Goberno da Universidade da Coruña o 19 de decembro de 2013.
|
Recommendations |
Subjects that it is recommended to have taken before |
Discrete Mathematics/614G02002 | Fundamentals of Programming I/614G02004 |
|
Subjects that are recommended to be taken simultaneously |
|
Subjects that continue the syllabus |
Design and Analysis of Algorithms/614G02011 |
|
|