Guías Docentes Electrónicas
1. DATOS GENERALES
Asignatura:
MATEMÁTICAS
Código:
58301
Tipología:
BáSICA
Créditos ECTS:
9
Grado:
383 - GRADO EN CIENCIA Y TECNOLOGÍA DE LOS ALIMENTOS
Curso académico:
2019-20
Centro:
1 - FTAD. CC. Y TECNOLOGIAS QUIMICAS CR.
Grupo(s):
22  24 
Curso:
1
Duración:
AN
Lengua principal de impartición:
Español
Segunda lengua:
Inglés
Uso docente de otras lenguas:
English Friendly:
N
Página web:
Bilingüe:
N
Profesor: FRANCISCO PLA MARTOS - Grupo(s): 22  24 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Margarita Salas
MATEMÁTICAS
3468
francisco.pla@uclm.es
Consultar horario en Moodle al inicio del curso

2. REQUISITOS PREVIOS

Para alcanzar los objetivos de aprendizaje de la asignatura, se requieren conocimientos y habilidades que se supone garantizadas en la formación previa al acceso a la Universidad. En particular, son necesarios conocimientos básicos de geometría, álgebra y trigonometría, operaciones matemáticas elementales (potencias, logaritmos, exponenciales, fracciones…), conocimientos elementales de derivación e integración de funciones reales de variable real y fundamentos de representación gráfica de funciones. 

3. JUSTIFICACIÓN EN EL PLAN DE ESTUDIOS, RELACIÓN CON OTRAS ASIGNATURAS Y CON LA PROFESIÓN

Como en toda disciplina científica, en Ciencia y Tecnología de los Alimentos, las Matemáticas y Estadística constituyen una herramienta básica. Las matemáticas están presentes en el planteamiento y desarrollo de toda actividad experimental, académica y profesional en Ciencia y Tecnología de Alimentos.

Los conceptos matemáticos que se estudian en la asignatura de Matemáticas y Estadística proporcionan una herramienta imprescindible y constituyen  un lenguaje preciso que es utilizado después  por la mayor parte de materias básicas y de otras materias.

Otro aspecto importante de la asignatura de Matemáticas y Estadística es que se trata de una asignatura que ayuda a potenciar la capacidad de abstracción, rigor, análisis y síntesis que son propias de las matemáticas y necesarias para cualquier otra disciplina científica.


4. COMPETENCIAS DE LA TITULACIÓN QUE LA ASIGNATURA CONTRIBUYE A ALCANZAR
Competencias propias de la asignatura
Código Descripción
CB01 Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
E01 Adquirir los conocimientos básicos de química, matemáticas, física, que permitan estudiar la naturaleza de los alimentos, las causas de su deterioro y los fundamentos de su elaboración.
G02 Poseer una correcta comunicación oral y escrita. Transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
G04 Desarrollar las habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
G06 Dominar las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) a nivel de usuario, que permita trabajar en espacios virtuales, Internet, bases de datos electrónicas, asi como con paquetes informáticos habituales (Microsoft Office).
G08 Conocer los principios y las teorías de las Ciencia básicas así como las metodologías y aplicaciones características de la química, física, biología y matemáticas que precisan para adquirir los conocimientos propios del Grado.
5. OBJETIVOS O RESULTADOS DE APRENDIZAJE ESPERADOS
Resultados de aprendizaje propios de la asignatura
Descripción
Conocer cómo se aproximan funciones y datos mediante desarrollos en series de potencias y Fourier.
Conocer la teoría de matrices y saber llevar a cabo los cálculos correspondientes.
Conocer y saber calcular los parámetros fundamentales de la estadística descriptiva.
Saber derivar, integrar y representar funciones de una y varias variables, así como el significado y aplicaciones de la derivada y la integral.
Saber modelizar procesos de tecnología de alimentos mediante ecuaciones diferenciales, resolverlas e interpretar resultados.
Saber utilizar el lenguaje de las Matemáticas.
Resultados adicionales
Descripción
Conocer las principales aproximaciones para la resolución mediante métodos numéricos y utilizar a nivel de usuario algunos paquetes de software de estadística.
Habituarse al trabajo en equipo, expresarse correctamente de forma oral y escrita, y comportarse respetuosamente.
6. TEMARIO
  • Tema 1: Fundamentos de Álgebra
    • Tema 1.1: Matrices y determinantes
    • Tema 1.2: Sistemas de ecuaciones lineales
    • Tema 1.3: Operaciones con matrices y determinantes y resolución de sistemas de ecuaciones lineales con MATLAB
  • Tema 2: Cálculo diferencial e integral de una variable
    • Tema 2.1: Límites y continuidad
    • Tema 2.2: Derivadas
    • Tema 2.3: Polinomio de Taylor. Aproximación de funciones
    • Tema 2.4: Optimización. Crecimiento. Extremos. Convexidad
    • Tema 2.5: Integrales indefinidas y definidas
    • Tema 2.6: Integrales impropias
    • Tema 2.7: Representación gráfica, derivación, integración y aproximación de funciones con MATLAB
  • Tema 3: Cálculo diferencial e integral de varias variables
    • Tema 3.1: Funciones de varias variables
    • Tema 3.2: Límites y continuidad
    • Tema 3.3: Derivadas parciales. Gradiente
    • Tema 3.4: Optimización. Extremos. Criterio de las Segundas Derivadas.
    • Tema 3.5: Introducción a las integrales dobles
    • Tema 3.6: Representación gráfica, diferenciación, integración y optimización en varias variables con MATLAB
  • Tema 4: Introducción a las ecuaciones diferenciales
    • Tema 4.1: Resolución exacta de ecuaciones diferenciales ordinarias de primer orden
  • Tema 5: Estadística descriptiva unidimensional
    • Tema 5.1: Distribución de frecuencias
    • Tema 5.2: Representaciones gráficas
    • Tema 5.3: Medidas de centralización y dispersión
    • Tema 5.4: Práctica con ordenador. Introducción al software científico estadístico R
  • Tema 6: Estadística descriptiva bidimensional
    • Tema 6.1: Distribución y representación gráfica conjunta de dos variables
    • Tema 6.2: Relación entre variables cuantitativas
    • Tema 6.3: Regresión lineal y predicción
    • Tema 6.4: Modelos de regresión y tabla ANOVA de regresión
    • Tema 6.5: Práctica con ordenador. Aplicaciones científicas y tecnológicas con R
  • Tema 7: Introducción a la probabilidad
    • Tema 7.1: Experimentos y sucesos aleatorios. Definiciones
    • Tema 7.2: Probabilidad condicionada e independencia de sucesos
    • Tema 7.3: Teoremas fundamentales de la probabilidad
  • Tema 8: Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad
    • Tema 8.1: Definiciones
    • Tema 8.2: Funciones de probabilidad y de distribución de una variable aleatoria
    • Tema 8.3: Algunas distribuciones de variables aleatorias discretas y continuas
  • Tema 9: Inferencia. Estimación y contraste de hipótesis
    • Tema 9.1: Muestreo. Estimación puntual
    • Tema 9.2: Estimación por intervalos de confianza
    • Tema 9.3: Contrastes paramétricos para una y dos muestras
    • Tema 9.4: Práctica con ordenador. Aplicaciones científicas y tecnológicas con R
  • Tema 10: Introducción al Diseño de Experimentos y Control de Calidad
    • Tema 10.1: ANOVA de un factor
    • Tema 10.2: Introducción al control de calidad
    • Tema 10.3: Práctica con ordenador. Aplicaciones científicas y tecnológicas con R
COMENTARIOS ADICIONALES SOBRE EL TEMARIO



7. ACTIVIDADES O BLOQUES DE ACTIVIDAD Y METODOLOGÍA
Actividad formativa Metodología Competencias relacionadas (para títulos anteriores a RD 822/2021) ECTS Horas Ev Ob Rec Descripción *
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] Método expositivo/Lección magistral CB01 E01 G02 G04 G06 G08 1.88 47 S N S Enseñanza presencial, impartiendo clases teóricas y de resolución de ejercicios.
Talleres o seminarios [PRESENCIAL] Resolución de ejercicios y problemas CB01 E01 G02 G04 G06 G08 1 25 S S S Trabajo tutorizado de resolución de problemas en clase.
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL] Prácticas CB01 E01 G02 G04 G06 0.36 9 S S S Trabajo tutorizado de resolución de problemas mediante técnicas computacionales en clase.
Pruebas de progreso [PRESENCIAL] Pruebas de evaluación CB01 E01 G02 G04 G06 0.08 2 S S S Pruebas de evaluación continua de una hora en clase.
Pruebas de progreso [PRESENCIAL] Pruebas de evaluación E01 G02 G04 G06 0.16 4 S S S Se realiza un examen parcial de la Parte I de dos horas durante el curso y un segundo examen parcial de la Parte II de dos horas en el examen final. Estos parciales consisten en la resolución de una serie de ejercicios propuestos relativos a cada parte. Parte I: Álgebra, Cálculo y Ecuaciones. Parte II: Estadística.
Prueba final [PRESENCIAL] Pruebas de evaluación E01 G02 G04 G06 0.12 3 S N S Un examen final con toda la materia (o únicamente el parcial de la Parte II si el primero estuviera aprobado) consistente en la resolución de una serie de ejercicios de todo el temario (o de la parte suspensa).
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] Trabajo autónomo E01 G02 G04 G06 G08 5.4 135 N N N Estudio individual y preparación de las pruebas de evaluación.
Total: 9 225
Créditos totales de trabajo presencial: 3.6 Horas totales de trabajo presencial: 90
Créditos totales de trabajo autónomo: 5.4 Horas totales de trabajo autónomo: 135

Ev: Actividad formativa evaluable
Ob: Actividad formativa de superación obligatoria
Rec: Actividad formativa recuperable

8. CRITERIOS DE EVALUACIÓN Y VALORACIONES
  Valoraciones  
Sistema de evaluación Estudiante presencial Estud. semipres. Descripción
Realización de actividades en aulas de ordenadores 10.00% 0.00% Resolución de problemas mediante técnicas computacionales en el aula de ordenadores. Se evalúa:
1. Corrección del planteamiento del problema/práctica.
2. Corrección de la solución y método de resolución.
Pruebas de progreso 20.00% 0.00% Resolución de problemas y casos prácticos. Se evalúa:
1. Corrección del planteamiento del problema.
2. Corrección de la solución.
3. Corrección de la expresión escrita.
Los errores de concepto y los errores en operaciones matemáticas básicas implicarán penalizaciones.
Prueba 70.00% 0.00% Exámenes parciales/final. Se evalúa:
1. Corrección del planteamiento del problema.
2. Corrección de la solución.
3. Corrección de la expresión escrita.
Los errores de concepto y los errores en operaciones matemáticas básicas implicarán penalizaciones.
El parcial aprobado durante el curso con una calificación igual o superior a 5 supondrá la liberación de la parte correspondiente de cara al examen final.
Total: 100.00% 0.00%  

Criterios de evaluación de la convocatoria ordinaria:
1. Se realiza un examen con toda la materia para los alumnos que no han aprobado el primer parcial.
La nota final de estos alumnos será: 70% de la nota del examen final + 20% de las pruebas de progreso + 10% de la nota del trabajo en el aula de ordenadores.
2. Se realiza un examen parcial de la Parte II a los alumnos que han superado parcial de la Parte I.
La nota final de estos alumnos será: 70% de la nota media de los exámenes parciales + 20% de las pruebas de progreso + 10% de la nota del trabajo en el aula de ordenadores.

Para aprobar la asignatura se exigirá que la nota media final, teniendo en cuenta la descripción 70%+20%+10%, tiene que ser igual o superior a 5/10.

Criterios de evaluación de los examénes:
1. Corrección del planteamiento del problema.
2. Corrección de la solución.
3. Corrección de la expresión escrita.
Los errores de concepto y los errores en operaciones matemáticas básicas implicarán penalizaciones.
Particularidades de la convocatoria extraordinaria:
1. Se realiza un examen con toda la materia para los alumnos que no han aprobado ninguna parte de la asignatura en la convocatoria ordinaria.
La nota final de estos alumnos será: 90% de la nota del examen final + 10% de la nota del trabajo en el aula de ordenadores.
2. Se realiza un examen parcial a los alumnos que no han superado dicho parcial en la convocatoria ordinaria.
La nota final de estos alumnos será: 90% de la nota media de los examenes parciales + 10% de la nota del trabajo en el aula de ordenadores.

Para aprobar la asignatura se exigirá que la nota media final, teniendo en cuenta la descripción 90%+10%, tiene que ser igual o superior a 5/10.

Criterios de evaluación de los examénes:
1. Corrección del planteamiento del problema.
2. Corrección de la solución.
3. Corrección de la expresión escrita.
Los errores de concepto y los errores en operaciones matemáticas básicas implicarán penalizaciones.
Particularidades de la convocatoria especial de finalización:
No se ha introducido ningún criterio de evaluación
9. SECUENCIA DE TRABAJO, CALENDARIO, HITOS IMPORTANTES E INVERSIÓN TEMPORAL
No asignables a temas
Horas Suma horas
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] 4
Prueba final [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] 3

Tema 1 (de 10): Fundamentos de Álgebra
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 4
Talleres o seminarios [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 2
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 12

Tema 2 (de 10): Cálculo diferencial e integral de una variable
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 6
Talleres o seminarios [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 2
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Prácticas] 1
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 12

Tema 3 (de 10): Cálculo diferencial e integral de varias variables
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 9
Talleres o seminarios [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 5
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Prácticas] 1
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] 1
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 17

Tema 4 (de 10): Introducción a las ecuaciones diferenciales
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 2
Talleres o seminarios [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 2
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 10

Tema 5 (de 10): Estadística descriptiva unidimensional
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 3
Talleres o seminarios [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 1
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Prácticas] 1
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 12

Tema 6 (de 10): Estadística descriptiva bidimensional
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 3
Talleres o seminarios [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 1
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Prácticas] 1
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 14

Tema 7 (de 10): Introducción a la probabilidad
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 6
Talleres o seminarios [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 4
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 13

Tema 8 (de 10): Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 5
Talleres o seminarios [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 3
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] 1
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 15

Tema 9 (de 10): Inferencia. Estimación y contraste de hipótesis
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 6
Talleres o seminarios [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 3
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Prácticas] 3
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 22

Tema 10 (de 10): Introducción al Diseño de Experimentos y Control de Calidad
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 3
Talleres o seminarios [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 2
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Prácticas] 2
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 8

Actividad global
Actividades formativas Suma horas
10. BIBLIOGRAFÍA, RECURSOS
Autor/es Título Libro/Revista Población Editorial ISBN Año Descripción Enlace Web Catálogo biblioteca
http://www.r-project.org/ Página web donde se encuentran los programas y documentación del software libre R http://www.r-project.org/  
http://www.gnu.org/software/octave/ Página web donde se encuentran los programas y documentación del software libre octave. http://www.gnu.org/software/octave/ Ficha de la biblioteca
García, A. y otros Cálculo I y II Madrid CLAGSA 1994 Libro completo: teoría, problemas resueltos, propuestos y aplicaciones. Con esquemas teóricos.  
C.Canavos, George Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y Métodos MC Graw Hill Libro de teoría y problemas con aplicaciones. Gran variedad de ejemplos y de ejercicios resueltos muy bien explicados  
Camacho Rosales, Juan Estadística con SPSS para Windows. Versión 11 Ra-Ma 2002 Libro práctico de SPSS: comandos, ejemplos y ejercicios, aplicaciones. Muy buena descripción de los comandos. Se pueden mirar versiones posteriores de SPSS  
García J. Álgebra lineal: sus aplicaciones en Economía, Ingeniería y otras Ciencias Delta Publicaciones 2006 Libro completo: con teoría, problemas resueltos, problemas propuestos y aplicaciones  
Herrero, Henar Informática aplicada a las ciencias y a la ingeniería con Ma Ciudad Real E. T. S. Ingenieros Industriales Librería-Pap 84-699-3109-1 2009 Es un manual de MATLAB muy pedagógico con múltiples ejemplos aplicados Ficha de la biblioteca
Horra Navarro, Julián de la Estadística aplicada Madrid Díaz de Santos 84-7978-225-0 1995 Estadística aplicada básica. Ficha de la biblioteca
Lay, David C. Algebra lineal y sus aplicaciones Pearson 978-970-26-0906-3 2007 Libro completo: con teoría, problemas resueltos, problemas propuestos y aplicaciones Ficha de la biblioteca
Profesorado del Grado en Ciencia y Tecnología de los Alimentos Actividades Prácticas del Grado en Ciencia y Tecnología de los Alimentos Ciudad Real 978-84-939630-5-7 2014 Actividades prácticas del Grado en Ciencia y Tecnología de los Alimentos que están desarrolladas por cursos y asignaturas. La asignatura de Matemáticas y Estadística está en el capítulo 2: Prácticas 1º, páginas 67-128 y autores Hélia Pereira y Francisco Pla. En este capítulo se describe las prácticas de la asignatura de Matemáticas y Estadística usando Matlab y SPSS y descripciones teóricas de los resultados.  
Zill, Dennis G. Ecuaciones diferenciales con aplicaciones Iberoamérica 968-7270-45-4 1988 Libro completo: con teoría, problemas resueltos, problemas propuestos y aplicaciones Ficha de la biblioteca



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