Descripción del curso
Este curso presenta herramientas propias de simulación para la representación y el estudio de sistemas en donde los métodos analíticos y exactos no funcionan satisfactoriamente dada la alta complejidad de los mismos. Particularmente útil para el estudio de sistemas dinámicos y de naturaleza estocástica, la simulación intenta imitar el funcionamiento de un sistema para estudiarlo en su estado actual o sobre estados hipotéticos que representan posibles modificaciones de las condiciones actuales.
Propósito
Al finalizar el curso el estudiante estará en capacidad de identificar, formular y resolver problemas de ingeniería mediante estudios de simulación, usar software especializado y comunicar de manera clara los resultados de estos estudios.
Programación específica
En la siguiente tabla se encuentra la programación esperada para el curso:
Semana | Fecha | Tema | Evaluaciones |
---|---|---|---|
1 | 2025-01-20 | Presentación del curso. Introducción a la simulación. | |
1 | 2025-01-22 | Generación de números aleatorios, distintos métodos | |
2 | 2025-01-27 | Generación de números aleatorios, distintos métodos | |
2 | 2025-01-29 | Generación de números aleatorios, distintos métodos | |
3 | 2025-02-03 | Propiedades y pruebas estadísticas sobre los números aleatorios | |
3 | 2025-02-05 | Propiedades y pruebas estadísticas sobre los números aleatorios | |
4 | 2025-02-10 | Generación de variables aleatorias transformada inversa | |
4 | 2025-02-12 | Generación de variables aleatorias transformada inversa | |
5 | 2025-02-17 | Examen parcial 1 (15%) | Examen parcial 1 (15%) - Seguimiento 1 (10%) |
5 | 2025-02-19 | Generación de variables aleatorias transformada inversa | |
6 | 2025-02-24 | Generación de variables aleatorias. Otros métodos. | |
6 | 2025-02-26 | Generación de variables aleatorias. Otros métodos. | |
7 | 2025-03-03 | Análisis de inputs | |
7 | 2025-03-05 | Análisis de inputs | |
8 | 2025-03-10 | Análisis de inputs | |
8 | 2025-03-12 | Análisis de inputs | |
9 | 2025-03-17 | Examen parcial 2 (15%) | Examen parcial 2 (15%) - Seguimiento 2 (10%) |
9 | 2025-03-19 | Construcción de modelos con software | |
10 | 2025-03-24 | Festivo | |
10 | 2025-03-26 | Construcción de modelos con software | |
11 | 2025-03-31 | Construcción de modelos con software | |
11 | 2025-04-02 | Construcción de modelos con software | |
12 | 2025-04-07 | Construcción de modelos con software | |
12 | 2025-04-09 | Construcción de modelos con software | |
13 | 2025-04-14 | Semana santa | |
13 | 2025-04-16 | Semana santa | |
14 | 2025-04-21 | Parcial 3 (15%) | Examen parcial 3 (15%) - Seguimiento 3 (10%) |
14 | 2025-04-23 | Análisis de outputs | |
15 | 2025-04-28 | Análisis de outputs | |
15 | 2025-04-30 | Festivo | |
16 | 2025-05-05 | Análisis de outputs | |
16 | 2025-05-07 | Análisis de outputs | |
17 | 2025-05-12 | Análisis de outputs | |
17 | 2025-05-14 | Análisis de outputs | |
18 | 2025-05-19 | Semana de exámenes | |
18 | 2025-05-21 | Semana de exámenes | Examen final (15%) - Seguimiento 4 (10%) |
18 | 2025-05-26 | Semana de exámenes | |
18 | 2025-05-28 | Semana de exámenes |
Evaluación
En la siguiente tabla se encuentra la programación de evaluaciones para el curso:
Tipo | Evaluación | Fecha | Peso |
---|---|---|---|
Seguimiento | Seguimiento 1 | 20 de enero - 16 de febrero | 0.10 |
Examen | Examen parcial 1 | 17 de febrero | 0.15 |
Seguimiento | Seguimiento 2 | 17 de febrero - 16 de marzo | 0.10 |
Examen | Examen parcial 2 | 17 de marzo | 0.15 |
Seguimiento | Seguimiento 3 | 18 de marzo - 20 de abril | 0.10 |
Examen | Examen parcial 3 | 21 de abril | 0.15 |
Seguimiento | Seguimiento 4 | 21 de abril - 18 de mayo | 0.10 |
Examen | Examen final | 21 de mayo | 0.15 |
En cualquier clase se puede realizar una actividad de seguimiento, quiz, taller, trabajo en equipo o similar. También existen actividades de seguimiento extraclase cuya entrega se realiza vía Brightspace.
Las calificaciones se aproximarán a dos cifras decimales. Éstas se pueden ver en el curso virtual de apoyo a la presencialidad Brightspace. Posteriormente serán subidas al SIGAA en las fechas estipuladas por el Calendario Institucional. La nota aprobatoria mínima es de \(3.00\) (\(2,9999999...\) no equivale a \(3.00\)), La calificación máxima es \(5.00\).
Los quizees, pruebas cortas y exámenes que, por fuerza mayor o caso fortuito, no se presenten deben poseer excusa autorizada por dirección de programa, para poder realizar actividad supletoria.
Dedicación requerida
El curso de Diseño de Experimentos posee \(3\) créditos. Un \(1\) crédito equivale a \(48\) horas de trabajo por parte del estudiante, lo que supone \(144\) horas de trabajo total. Esas \(144\) horas se dividirán de la siguiente manera:
- Clases presenciales: \(64\) horas. Equivalente a \(4\) horas semanales durante \(16\) semanas
- Trabajo autónomo (extraclase): \(80\) horas. Equivalente a \(5\) horas semanales durante \(16\) semanas.
Las actividades extraclase que tengan entregables, se deben hacer en el curso virtual de apoyo a la presencialidad en la plataforma Moodle.
Curso virtual de apoyo a la presencialidad
El curso virtual de apoyo a la presencialidad está disponible en el campus B-Learning Brightspace.
En este espacio estará disponible todo el material del curso, conforme vaya pasando la programación. Se entregan todas las actividades extraclase.
El plazo de actividades que se presentan mediante el curso virtual no se cambia.
Correo grupal.
Para la gestión del curso se tiene un correo grupal mediante el cual se harán todas las comunicaciones. Si desea realizar una pregunta o consulta, este es el medio idóneo. La dirección electrónica a la que puede escribir es simulacin17631@upb.edu.co. Revise de manera continua las comunicaciones del curso en su correo institucional en la sección Grupos.
Correo electrónico de interés general escrito al correo del docente será redirigido al correo grupal del curso. En caso tener una consulta de interés particular, puede escribir al correo del docente delio.salgado@upb.edu.co.
Las actividades presentadas al correo grupal o al correo del docente no serán tenidas en cuenta.
En el caso de escribir al correo grupal o cualquier medio virtual, se recomienda usar la siguiente estructura:
- Asunto
- Saludo
- Contenido
- Despedida
- Firma
Evite el uso de mayúsculas sostenida.
Cuide la ortografía, digitación y gramática.
Atención extraclase
En caso de ser necesario asesoría o atención extraclase con el docente, se cuenta inicialmente con los siguientes horarios:
- Lunes 14:00 - 16:00
- Martes 14:00 - 16:00
- Miércoles 14:00 - 16:00
Lugar: Bloque 3 - Piso 5. Oficinas de atención a estudiantes o vía Microsoft Teams.
Se debe solicitar espacio con al menos 24 horas de antelación a través de la plataforma APPOINTY. En caso de ser necesario puede cancelar su cita con al menos 6 horas de anticipación.
Aspectos metodológicos
El curso se desarrollará principalmente mediante conferencias temáticas por parte del docente. Lo anterior se complementará con talleres en clase, trabajo en equipo y aprendizaje colaborativo.
Se espera que en el curso se desarrollen, entre otras, las siguientes competencias y habilidades:
- Pensamiento crítico.
- Trabajo en equipo.
- Comunicación interpersonal.
- Autonomía.
- Búsqueda de información de calidad.
- Presentaciones orales.
- Presentación de informes escritos.
- Elaboración de ayudas visuales.
Notas importantes
Evite el plagio, en caso de presentar actividades en donde el docente detecte esta práctica, su calificación será de \(0.00\).
La asistencia es de carácter obligatorio. Es necesario que el estudiante participe en al menos el \(80\%\) de las actividades del curso. La inasistencia será causal de pérdida del curso con una calificación \(0.00\) (Art. 41. Reglamento Estudiantes.
La inasistencia por razones de enfermedad o fuerza mayor deberá justificarse al igual que las ausencias por eventos académicos, científicos, culturales y deportivos, en representación de la Universidad. La excusa no exime de la falta de asistencia.
Evite solicitar mejora de calificaciones al docente.
Libro guía.
Banks, J. Carson II, J. Nalson, B. Nicol, D. (2010). 4 Ed. Discrete-event system simulation. Pearson Education