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Esta guía proporciona las directrices básicas que el estudiante necesita para estudiar la asignatura de Sistemas Digitales para el Internet de las Cosas . Por esta razón, es recomendable leer detenidamente esta guía antes de comenzar el estudio, para adquirir una visión general de las asignaturas y el trabajo, las actividades y las prácticas que se desarrollarán durante el curso.
La asignatura Sistemas Digitales para el Internet de las Cosas tiene el objetivo de dar una visión completa tanto de la arquitecturas como de la programación de los principales dispositivos orientados a entornos del Internet de las Cosas, tanto los basados en microcontroladores como en dispositivos con sistema operativo.
El enfoque de la asignatura es eminentemente práctico y fomentará la puesta en práctica de los conocimientos teóricos adquiridos.
Sistemas Digitales para el Internet de las Cosas es una asignatura obligatoria del primer semestre del Máster Universitario en Industria Conectada. Al tratarse de una asignatura del primer semestre del plan de estudios, no extiende conocimientos de ninguna asignatura del mismo. Se recomienda poseer conocimientos de programación para cursar la asignatura.
A nivel profesional, el aprendizaje de estos conocimientos resultará de gran utilidad a la hora de trabajar con cualquier entorno de Internet de las Cosas, , que son numerosos.
Los estudiantes conseguirán 5 ECTS con esta asignatura después de superarla con éxito.
Se recomienda tener nociones de programación y electrónica digital.
Las consultas se pueden realizar en cualquier momento a través de los foros del curso virtual o durante la guardia, por video-conferencia, teléfono, personalmente, y por correo postal o electrónico.
Horario de guardia: Martes, de 10 a 14 h. Tel.: 91 398 76 23. Correo electrónico: smartin@ieec.uned.es
Dirección:
Despacho 2.12. Dpto. de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, Control, Telemática y Química aplicada a la Ingeniería
E.T.S. de Ingenieros Industriales - UNED
C/ Juan del Rosal, 12
28040 MADRID
COMPETENCIAS
CP1 Desarrollar habilidades sistémicas (metodológicas): aplicación de conocimientos, habilidades en investigación, y creatividad.
CP2 Cuantificar los beneficios y costes de las tecnologías industriales bajo estudio.
CP3 Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
CP4 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
CONOCIMIENTOS O CONTENIDOS
C1 Adquirir el conocimiento de los métodos y técnicas de investigación.
C6 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
HABILIDADES O DESTREZAS
H1 Desarrollar capacidad de análisis y síntesis de la información científico-técnica.
H2 Adquirir destrezas en la búsqueda y gestión bibliográfica y documental.
H3 Desarrollar capacidad de razonamiento crítico.
H4 Desarrollar habilidades técnicas, de análisis y síntesis: resolución de problemas, toma de decisiones y comunicación de avances científicos.
H6 Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
H7 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
COMPETENCIAS
CP1 Desarrollar habilidades sistémicas (metodológicas): aplicación de conocimientos, habilidades en investigación, y creatividad.
CP2 Cuantificar los beneficios y costes de las tecnologías industriales bajo estudio.
CP3 Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
CP4 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
Módulo 1. Estado del arte sobre Internet de las Cosas en entornos industriales
Este módulo se centrará en presentar una introducción al Internet de las Cosas (IoT), así como en discutir las características y tendencias actuales del IoT en entornos industriales.
Módulo 2. Investigación sobre computación al filo y en la niebla en entornos industriales
Este módulo abordará los fundamentos de la computación al filo y en la niebla, y se centrará en investigar aplicaciones prácticas de estas tecnologías en entornos industriales.
Módulo 3. Fundamentos de dispositivos digitales en entornos conectados
En este módulo, se examinarán las arquitecturas de microcontroladores y microprocesadores más utilizadas en el IoT, y se realizará un análisis de los dispositivos más comúnmente utilizados en entornos conectados.
Módulo 4. Programación de microcontroladores para el Internet de las Cosas
Este módulo se centrará en los fundamentos de la programación de sistemas embebidos sin sistema operativo para IoT, así como en los entornos software de programación y la programación de entrada y salida y otros elementos. También se explorará cómo conectar estos sistemas a plataformas de IoT.
Módulo 5. Programación de sistemas embebidos con Sistema Operativo para el Internet de las Cosas
Este módulo se centrará en los fundamentos de la programación de sistemas embebidos con sistema operativo para IoT, así como en los entornos software de programación y la programación de entrada y salida y otros elementos. También se explorará cómo conectar estos sistemas a plataformas de IoT.
La asignatura “Sistemas Digitales para el Internet de las Cosas" se impartirá a distancia siguiendo el modelo educativo propio de la UNED.
Las diferentes asignaturas que integran este Master, se impartirán todas ellas conforme a la metodología no presencial que caracteriza a la UNED, en la cual prima el autoaprendizaje del alumno pero asistido por el profesor y articulado a través de diversos sistemas de comunicación docente-discente mayoritariamente asíncronos. Dentro de estos sistemas, cabe destacar que este Máster se imparte con apoyo en una plataforma virtual interactiva donde el alumno encuentra tanto materiales didácticos básicos como materiales didácticos complementarios, informaciones, noticias, ejercicios y capacitada para la realización también de la evaluación correspondiente a las diferentes materias. Más en concreto, la plataforma virtual contendrá: Contenidos. Foros de discusión, Glosario de términos. Ejercicios. Enlaces.
Desde el punto de vista metodológico tiene las siguientes características generales:
- Como se ha indicado es una asignatura "a distancia". De esta forma, además de la bibliografía básica impresa, el estudiante dispondrá del Curso virtual de la asignatura, al que se tendrá acceso a través del portal de enseñanza virtual ÁGORA. Allí se incluirá todo tipo de información y documentos que necesite para su consulta y/o descarga.
- Dado que el trabajo autónomo del estudiante es mayoritario, la carga de trabajo que le supondrá la asignatura dependerá fundamentalmente de sus circunstancias personales y laborales. A través de los foros generales del curso virtual y del contacto personal mediante del correo electrónico, se le guiará y aconsejará sobre el ritmo de trabajo que debe llevar para que el seguimiento de la asignatura sea lo más regular y constante posible.
- Además de esos recursos de comunicación individuales, se fomentará la comunicación a través de los demás recursos educativos técnicos y de comunicación de los que dispone el modelo de la UNED como, por ejemplo, videoconferencias, programas de radio y/o televisión, presentaciones y conferencias en repositorios digitales, etc.
- La asignatura tiene un importante carácter práctico debido a los temas que aborda y a los objetivos propuestos.
Cronológicamente el estudiante debe estudiar y preparar cada tema siguiendo el orden dado a los contenidos, ya que cada uno se apoya en los anteriores.
La dedicación del estudiante a las diferentes actividades formativas de la asignatura es la siguiente:
- 10 horas de relación profesor-estudiante, tutorías en línea
- 50 horas de estudio autónomo de contenidos
- 3 horas de actividades en la plataforma de aprendizaje
- 12 horas de preparación de trabajos a distancia y pruebas de evaluación continua
- 50 horas de actividades prácticas con simuladores, laboratorios virtuales o remotos
ONSITE TEST
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| Type of exam |
| Type of exam |
No hay prueba presencial |
| CHARACTERISTICS OF THE IN-PERSON TEST AND/OR THE WORK |
CHARACTERISTICS OF THE IN-PERSON TEST AND/OR THE WORK
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| Requires presence |
| Requires presence |
No |
| Description |
| Description |
Esta asignatura no tiene examen presencial. Los estudiantes deben realizar un trabajo de investigación sobre un tema relacionado con la asignatura y una defensa oral del mismo a través de videoconferencia. El tema debe involucrar el uso de pines GPIO tanto de Arduino como de Raspberry Pi.
El estudiante debe contactar por correo electrónico con el equipo docente para tener una entrevista virtual para elegir el tema y la planificación para poder aplicar a este modo de evaluación. La fecha máxima para solicitar el tema es el 15 de Diciembre.
Este trabajo no tiene estructura o límite de páginas predefinido, ya que dependerá del tema elegido. Se acordará con el Equipo Docente una vez acordado el tema. La fecha límite de entrega es el 20 de Enero.
El alumno dispone de dos convocatorias a lo largo del año, la primera en convocatoria ordinaria en mayo-junio y si suspendiera (o no se presenta) en septiembre.
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| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
Entre los criterios que se tendrán más en cuenta en la corrección de este trabajo se encuentran los siguientes:
- Complejidad del proyecto
- Originalidad del trabajo
- Estructura de programa correcta
- Librerías necesarias incluidas.
- Pines configurados y usados correctamente.
- Estructuras de control bien diseñadas.
- Buen conocimiento de las principales instrucciones y funciones.
- Utilización del algoritmo óptimo.
- Salida del programa dejando pines y registros de manera estable.
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| Weighting of the in-person test and/or the assignments in the final grade |
| Weighting of the in-person test and/or the assignments in the final grade |
30% |
| Approximate submission date |
| Approximate submission date |
20 de Enero (convocatoria ordinaria) o 10 de Septiembre (convocatoria extraordinaria) |
| Coments |
| Coments |
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| CONTINUOUS ASSESSMENT TEST (PEC) |
CONTINUOUS ASSESSMENT TEST (PEC)
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| PEC? |
| PEC? |
Si,PEC no presencial |
| Description |
| Description |
- Las pruebas de evaluación continua (PEC) consisten en la realización de dos ejercicios donde habrá preguntas de desarrollo.
Estos ejercicios tienen como objetivos:
- Aclaración y consolidación de los conocimientos adquiridos en el estudio aplicados al desarrollo de las prácticas
- Comprobación del nivel de conocimientos
Características:
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| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
- Claridad y coherencia en la presentación de la respusta, incluyendo la documentación del código, los diagramas y las explicaciones necesarias.
- Comprensión de los conceptos básicos del Internet de las Cosas y su aplicación práctica mediante el uso de dispositivos digitales.
- Capacidad para analizar y explicar las implicaciones del uso de dispositivos tipo Arduino y Raspberry Pi en el Internet de las Cosas.
- Uso adecuado de fuentes y referencias para respaldar el trabajo y evitar la plagio.
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| Weighting of the PEC in the final grade |
| Weighting of the PEC in the final grade |
40% |
| Approximate submission date |
| Approximate submission date |
20 de Enero (convocatoria ordinaria) o 10 de Septiembre (convocatoria extraordinaria) |
| Coments |
| Coments |
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OTHER GRADEABLE ACTIVITIES
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| Are there other evaluable activities? |
| Are there other evaluable activities? |
Si,no presencial |
| Description |
| Description |
Prácticas a distancia
Las prácticas a distancia consisten en 3 tareas prácticas obligatorias que persiguen los siguientes objetivos:
- Adquisición de habilidad y velocidad en la resolución de prácticas de la asignatura
- Clarificación y fortalecimiento del conocimiento adquirido en el estudio aplicado al desarrollo de prácticas
- Verifica el nivel de conocimiento
La primera práctica a distancia versa sobre programación en lenguaje C++ para Arduino. Consistirá en la realización de una serie de prácticas guiadas basadas en un laboratorio on-line de Arduino y una serie de modificaciones y preguntas sobre dichas prácticas.
La segunda práctica a distancia continuará profundizando en la programación con dispositivos tipo Arduino, pero desde una perspectiva más del Internet de las Cosas.
La tercera práctica a distancia versa sobre programación en lenguaje Python para Raspberry Pi.
Cada una de estas 3 prácticas tienen un impacto total en la nota final de la asignatura del 10% cada una.
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| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
Entre los criterios que se tendrán más en cuenta en la corrección de las prácticas a distancia se encuentran los siguientes:
- El programa se ejecuta correctamente y sin errores.
- El programa realiza la funcionalidad deseada.
- Estructura de programa correcta
- Librerías necesarias incluidas.
- Pines configurados y usados correctamente.
- Estructuras de control bien diseñadas.
- Buen conocimiento de las principales instrucciones y funciones.
- Utilización del algoritmo óptimo.
- Salida del programa dejando pines y registros de manera estable.
- El diseño electrónico es correcto.
- Las respuestas textuales proporcionan suficiente respuesta a las preguntas, son correctas, precisas y concisas.
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| Weighting in the final grade |
| Weighting in the final grade |
30% |
| Approximate submission date |
| Approximate submission date |
20 de Enero (convocatoria ordinaria) o 10 de Septiembre (convocatoria extraordinaria) |
| Coments |
| Coments |
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How to obtain the final grade?
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Evaluación:
- Trabajo final: 30% (obligatorio)
- Pruebas de Evaluación Continua: 40% (obligatorio)
- Prácticas: 30% (obligatorio)
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Recursos digitales proporcionados en el curso virtual.
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¿Hay prácticas en esta asignatura de cualquier tipo (Remotas, Online,..)?
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Si
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CARACTERÍSTICAS GENERALES
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Presencial: No
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Obligatoria: Sí
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Es necesario aprobar el examen para realizarlas: No
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Fechas aproximadas de realización: 20 de Mayo
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Se guarda la nota en cursos posteriores si no se aprueba el examen:
Sí, se guarda la nota durante un curso.
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Cómo se determina la nota de las prácticas: Información disponible en el apartado Criterios de evaluación
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REALIZACIÓN
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Lugar de realización: Remotas/ Online
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N.º de sesiones: 3
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Actividades a realizar: Programación de dispositivos tipo Arduino y Raspberry Pi
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OTRAS INDICACIONES: Si el estudiante presenta el trabajo en la convocatoria extraordinaria de septiembre se le guardará la nota de las Prácticas para dicha convocatoria en caso de que fuera realizado en la convocatoria ordinaria.
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Plataforma Virtual
ÁGORA es la plataforma virtual de e-learning ofrecida por la UNED. Proporciona una interfaz adecuada para la interacción entre los alumnos y sus profesores. ÁGORA permite realizar actividades formativas, gestionar y compartir documentos, crear y participar en comunidades temáticas y llevar a cabo proyectos on-line. Proporciona las herramientas necesarias para que tanto el personal docente como los estudiantes, encuentren la manera de combinar el trabajo individual y el aprendizaje cooperativo.
