Guías Académicas

MODELIZACIÓN APLICADA A SISTEMAS BIOLÓGICOS

MODELIZACIÓN APLICADA A SISTEMAS BIOLÓGICOS

Grado en Estadística- Plan 2016

Curso 2023/2024

1. Datos de la asignatura

(Fecha última modificación: 28-06-23 9:30)
Código
108451
Plan
2016
ECTS
6.00
Carácter
OPTATIVA
Curso
3
Periodicidad
Segundo Semestre
Área
MATEMÁTICA APLICADA
Departamento
Matemática Aplicada
Plataforma Virtual

Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

Datos del profesorado

Coordinador/Coordinadora
Ángel María Martín del Rey
Grupo/s
1
Centro
Fac. Ciencias
Departamento
Matemática Aplicada
Área
Matemática Aplicada
Despacho
Despacho nº 2, Departamento de Matemática Aplicada
Horario de tutorías
De lunes a viernes: 9:00-13:00
URL Web
http://diarium.usal.es/delrey
E-mail
delrey@usal.es
Teléfono
923 294500, ext. 1575
Coordinador/Coordinadora
Alberto Alonso Izquierdo
Grupo/s
1
Centro
Fac. Ciencias Agrarias y Ambientales
Departamento
Matemática Aplicada
Área
Matemática Aplicada
Despacho
Facultad de Ciencias Agrarias y Ambientales. Despacho 5.4
Horario de tutorías
A convenir con los alumnos
URL Web
-
E-mail
alonsoiz@usal.es
Teléfono
Ext. 1308

2. Sentido de la materia en el plan de estudios

Papel de la asignatura.

Esta asignatura pretende consolidar la formación matemática y estadística del alumno en el ámbito de la modelización y la simulación. De esta manera proporciona al alumnado los recursos y técnicas básicas necesarias para el diseño, análisis e implementación computacional de modelos, deterministas o estocásticos, de naturaleza global o individual, cuyo objetivo sea el estudio tanto de la propagación de un cierto agente biológico como de la dinámica de poblaciones.

Perfil profesional.

  • Organismos I+D+I
  • Empresas I+D+I

3. Recomendaciones previas

Álgebra Lineal

Análisis Matemático

Cálculo Numérico

Ampliación de Cálculo Numérico (recomendado pero no necesario)

Técnicas Analíticas y Numéricas Aplicadas a la Simulación (recomendado pero no necesario)

4. Objetivo de la asignatura

  • Conocer y comprender el concepto modelización de naturaleza global.
  • Conocer y comprender el concepto de modelización basada en el individuo.
  • Desarrollar y analizar modelos básicos de propagación de agentes biológicos.
  • Desarrollar y analizar modelos básicos para el estudio de la dinámica de poblaciones.

5. Contenidos

Teoría.

Contenidos de naturaleza teórico-práctica:

  1. Introducción a la modelización y simulación computacional
  2. Modelos de naturaleza global.
  3. Modelización basada en el individuo.
  4. Introducción a la Epidemiología Matemática.
  5. Introducción a la Dinámica de Poblaciones.

Contenidos de naturaleza computacional:

6. Implementación computacional de los modelos estudiados.

6. Competencias a adquirir

Específicas.

CE1 - Conocer, utilizar y desarrollar diferentes herramientas informáticas de uso común en los ámbitos de las Matemáticas, la Estadística y la Investigación Operativa. Gestionar la información disponible de manera óptima.

CE2 - Saber comunicar, tanto por escrito como de forma oral, conocimientos, procedimientos, resultados e ideas estadísticas.

CE5 - Adquirir la capacidad para detectar y modelizar el azar en problemas reales.

CE6 - Capacidad para distinguir entre método estadístico y razonamiento determinista

Transversales.

  • Conocer y comprender el lenguaje de la modelización matemática y estadística.
  • Proponer, analizar, validar e interpretar modelos matemáticos y estadísticos de situaciones en el ámbito de la Biología.

7. Metodologías

La explicación y trabajo sobre los contenidos teóricos y prácticos se llevará a cabo utilizando las siguientes herramientas:

  • Clases teórico-prácticas: se introducirán los conceptos y resultados teóricos junto con problemas y cuestiones prácticas relativas a los mismos.
  • Clases prácticas y seminarios: se resolverán problemas por parte del profesor y por parte de los alumnos (de manera autónoma y tanto individualmente como en grupos).
  • Clases prácticas de informática: trabajará (tanto con la asistencia del docente como de forma autónoma) en la implementación computacional de los métodos numéricos explicados en las clases teórico-prácticas.
  • Tutorías: se resolverán cuantas dudas se planteen ilustrando dicha explicación con la resolución de problemas y cuestiones prácticas ad hoc.
  • Pruebas de evaluación: se realizarán actividades de evaluación consistentes la elaboración y exposición de trabajos (individuales o colectivos).

8. Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes

9. Recursos

Libros de consulta para el alumno.

  • F. Brauer, C. Castillo-Chavez, Mathematical Models in Population Biology and Epidemiology, Texts in Applied Mathematics, Springer Science+Business Media, LLC 2012.
  • C.S. Chou, A. Friedman, Introduction to Mathematical Biology. Modeling, Analysis, and Simulations, Springer Undergraduate Texts in Mathematics and Technology, Springer International Publishing, Switzerland 2016.

Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.

Todos los materiales para el correcto seguimiento de la asignatura (libros en formato electrónico, presentaciones, apuntes, listado de problemas, pruebas de evaluación, etc.) se pueden encontrar en la página web de la asignatura en Studium.

10. Evaluación

Consideraciones generales.

El proceso de evaluación del aprendizaje debe diseñarse e implementarse de forma rigurosa para responder a las siguientes dos preguntas:

  1. ¿Ha alcanzado el alumno los objetivos planteados en la asignatura?
  2. ¿Ha desarrollado el alumno las competencias que se le han planteado en la asignatura?

En la medida en que todo el proceso de aprendizaje se plantea para alcanzar unos objetivos y unas competencias, la evaluación debe centrarse en evaluar el grado de cumplimiento de estos objetivos y competencias.

Los resultados obtenidos del proceso de evaluación deberían utilizarse con un doble propósito:

  • Permitir al alumno conocer en qué nivel se encuentra a medida que recibe la formación.
  • Permitir al profesor conocer en qué medida se han cubierto los objetivos del programa docente y el grado de efectividad de la metodología docente empleada.

Criterios de evaluación.

Se valorará, tanto en las pruebas de evaluación continua como en las pruebas finales y de recuperación, lo siguiente:

  • El correcto planteamiento y análisis de los modelos desarrollados.
  • La correcta implementación computacional de los modelos diseñados.
  • La precisión en el lenguaje matemático y/o estadístico y el orden en la exposición de las ideas.
  • La justificación detallada de todos los argumentos empleados

Instrumentos de evaluación.

Los instrumentos de evaluación principales estarán formados por:

  • Actividades no presenciales de evaluación continua (15% de la calificación).
  • Actividades presenciales de evaluación continua (15% de la calificación):
    • Se valorará la participación activa en clase.
    • Participación en los seminarios.
  • Actividad presencial de evaluación final (70% de la calificación): consistirá en la elaboración y presentación de un trabajo.

Recomendaciones para la evaluación.

  • Seguimiento y estudio continuado de la asignatura.
  • Realización de todas las tareas propuestas.
  • Consulta de cuantas dudas surjan.

Recomendaciones para la recuperación.

Los criterios de evaluación durante la segunda convocatoria (recuperación) son los mismos que los considerados en la primera convocatoria. Se recomienda que el/la estudiante concierte una tutoría personal con el profesor para que se le indique aquello que tiene que mejorar. Si bien la calificación obtenida en el apartado de evaluación continua se conserva para la convocatoria de recuperación, dicha nota se podría recuperar en la segunda convocatoria.