La asignatura "Metodología de Investigación en Sistemas Inteligentes" se impartió por primera vez en el curso 2019-2020. Es una asignatura obligatoria de 3 ECTS del Máster Universitario en Investigación en Inteligencia Artificial (anteriormente denominado Máster Universitario en Inteligencia Artificial Avanzanda) que se cursa en el 1º semestre.

Esta asignatura tiene un doble objetivo: por un lado, apoyar el desarrollo del resto de asignaturas del máster proporcionando conocimiento sobre cómo buscar y redactar documentación científica y, por otro, ayudar a los estudiantes a ir definiendo su Trabajo Fin de Máster (TFM) en colaboración con el tutor/a que ha avalado su entrada al Máster y partiendo de la idea de TFM que han planteado inicialmente para desarrollar en el Máster.

Para la creación de esta asigantura se ha reducido la carga del TFM que había en la primera denominación del máster ya que el trabajo que se realiza en ella permite ir avanzando en el desarrollo del TFM. Así, en esta nueva denominación del Máster, el TFM ha pasado a tener 27 ECTS (en vez de los 30 ECTS que tenía anteriormente), lo que ha permitido ofrecer esta asignatura de 3 ECTS.

La asignatura contribuye a formar a los estudiantes en el proceso de investigación, lo que será de utilidad en su futuro, tanto académico como profesional, cuando sea necesario abordar tareas de Inteligencia Artificial con rigor científico que impliquen la identificación del problema, revisión del estado del arte, análisis y diseminación de resultados, etc. 

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La asignatura debe cursarse en el primer año del Máster. Los estudiantes que han entrado al Máster han sido avalados por un/a profesor/a del Máster (tutor/a) con el que han consensuado al menos una temática sobre la que centrar el TFM y les han sido recomendados una serie de artículos sobre el tema y algún TFM ya defendido que pueda servir de orientación sobre lo que se espera como resultado del trabajo del Máster. Partirán de esta idea de TFM para poder desarrollar la asignatura, y de esta forma, se podrá ir madurando a lo largo del Máster la investigación a desarrollar en el TFM, incluso aunque el máster se planifique en 3 años. En los casos en los que la planificación del Máster sea a varios años, el nivel de concrección del TFM no podrá ser muy alto, pero la asignatura ayudará a ir concretando la idea. Además, la asignatura transmite competencias que son necesarias para realizar el resto de asignaturas del máster, como por ejemplo, la búsqueda de referencias bibliográficas.

Es necesario tener conocimientos de inglés a nivel técnico, ya que deberá consultarse bibliografía en dicho idioma. Se recomienda también tener un nivel razonable para escribir en inglés, ya que es el idioma que se utiliza para la diseminación científica a nivel internacional.

La forma de interacción preferente será a través de los Foros del espacio virtual de la asignatura. Si el asunto a tratar fuera particular, se puede hacer a través del correo electrónico. También será posible realizar consultas telefónicamente, por videollamada y/o de forma presencial, previa solicitud de cita por correo electrónico para concretar la reunión en el horario que mejor cuadre al estudiante, dentro de la disponibilidad del equipo docente.

Los datos de contacto son los siguientes:

Email: ocsantos@dia.uned.es
Dpto. de Inteligencia Artificial. Despacho 3.02
E.T.S.I. Informática - UNED. Calle Juan del Rosal, 16. Madrid 28040
Teléfono: +34 91 398-9388 (miércoles lectivos, de 12:00 a 16:00 h.)

COMPETENCIAS BÁSICAS

CB6 - 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.

CB7 - 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.

CB8 - 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.

CB9 - 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.

CB10 - 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 GENERALES

CG1 - 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.

CG2 - 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.

CG3 - 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.

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS

CE1 - Conocer los fundamentos de la Inteligencia Artificial y las fronteras actuales en investigación.

CE2 - Conocer un conjunto de métodos y técnicas tanto simbólicas como conexionistas y probabilistas, para resolver problemas propios de la Inteligencia Artificial.

CE3 - Conocer los procedimientos específicos de aplicación de estos métodos a un conjunto relevante de dominio (educación, medicina, ingeniería, sistemas de seguridd y vigilancia, etc.), que representan las áreas más activas de investigación en IA.

La asignatura tiene un enfoque práctico. A partir del marco teórico proporcionado, el estudiante irá realizando actividades que le ayudarán tanto al desarrollo del resto de asignaturas del máster como del propio TFM. En este sentido, la asignatura también forma al estudiante en el proceso de elaboración de una propuesta de investigación para realizar el TFM. Por ello, el resultado de la misma es un Anteproyecto del TFM, en el que habrá identificado un posible problema a resolver en base al estado del arte, definido la hipótesis y los objetivos de investigación, planteado la metodología de investigación a seguir y definido las contribuciones esperadas, así como su encaje en los Objetivos de Desarrollo Sostenible.

Se espera la colaboración de los tutores de los TFM de los estudiantes para que la elaboración de dicho Anteproyecto esté en línea con el planteamiento de TFM del tutor/a, de forma que el resultado de esta asignatura puedan servir de entrada directa para el desarrollo del TFM, si el tutor/a lo considera apropiado. No obstante, el Anteproyecto que se elabore en la asignatura no es vinculante para la realización del TFM. 

También se pretende que el estudiante aprenda a exponer oralmente los resultados del trabajo realizado, para lo cual se le pedirá que grabe un video explicando su propuesta de TFM.

Además, se proporcionará información al estudiante para la elaboración de artículos científicos, y como resultado, deberá esbozar los contenidos de un artículo para su posible envío a un congreso SCIE o revista JCR concreto, que pueda servir de base para el futuro artículo que reporte los resultados obtenidos en el TFM.

Por último, se plantearán algunas tareas de forma colaborativa, en las que los alumnos deberán hacer propuestas y comentar las que hagan sus compañeros. Estas tareas podrán ayudar a trabajar el planteamiento del TFM y enriquecer las ideas propias con otros puntos de vista y/o abordar algunos aspectos concretos que deben tenerse en cuenta en la realización del TFM. 

La metodología de la asignatura es la general del Máster, que está adaptada a las directrices del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) siguiendo las recomendaciones del Instituto Universitario de Educación a Distancia (IUED) de la UNED. Se utilizarán los medios propios de la enseñanza a distancia que la UNED pone a disposición de sus estudiantes.

En concreto, según está definido en la correspondiente Memoria de Verificación, la metodología del Máster se basa en:

• No existen clases presenciales. Los contenidos se imparten a distancia, de acuerdo con las normas y estructuras con soporte telemático de enseñanza en la UNED.
• El material docente incluye un resumen de los contenidos de cada tema y distintos tipos de actividades sobre los que profundizar, entre las que se incluye la consulta bibliográfica.
• Para la estimulación del análisis y juicio crítico, los contenidos no se presentarán de forma cerrada, y la elaboración de opiniones fundamentadas será parte esencial del aprendizaje. Se utilizarán pues enfoques pedagógicos socio-constructivos, participativos y activos.Trabajo en grupo, participación del alumno en debates y seminarios, mesas redondas ("virtuales") constituirán la base de la metodología.
• Las actividades de aprendizaje se estructuran en torno al estado del arte en cada una de las materias del curso y a los problemas en los que se van a focalizar, sobre las que se realizará la evaluación.

En relación a este último punto hay que comentar que esta asignatura en concreto (denominada Metodología de Investigación en Sistemas Inteligentes), precisamente se enseña la metodología que se aplica en la investigación en este área, y por tanto, coincide con la metodología que se sigue en el propio Máster (por estar orientado a la investigación). Por ello, en el caso particular de esta asignatura, no es que las actividades de aprendizaje se estructuren en torno al estado del arte y a los problemas en los que se va a focalizar, sino que se pide al estudiante que se apoye en el estado del arte para identificar el problema sobre el que centrar la investigación que desarrollará como Trabajo Fin de Máster, y esa búsqueda y definición del problema es lo que se evaluará.

En el espacio de esta asignatura, en la plataforma de cursos virtuales de la UNED, se encuentra un Manual Didáctico específico donde se detalla el material de estudio para trabajar la asignatura, material al que pueden acceder los estudiantes de la asignatura de forma remota y que indica qué recursos didácticos corresponden a cada uno de los temas del curso.

En el Manual Didáctico específico elaborado por el equipo docente se podrá incluir para cada tema referencias bibliográficas para consultar y ampliar conocimientos cuando sea oportuno.

Se utilizarán los recursos disponbiles en la plataforma de la UNED para guiar el desarrollo de la asignatura y facilitar la interacción entre estudiantes y el equipo docente. Se utilizará principalmente para gestionar y compartir documentos y también para la comunicación a través de sus foros. En esta plataforma se incluirá como documento específico el Manual Didáctico elaborado por el equipo docente y los materiales necesarios.