Carrera: Ingeniería en Sistemas de Información Asignatura: Simulación Planificación a partir del Ciclo Lectivo 2025
Datos administrativos de la asignatura
Nivel en la carrera	4	Duración	Cuatrimestral
Plan	2023
Bloque curricular:	Tecnologías Básicas
Carga horaria presencial semanal (hs. cátedra):	6	Carga Horaria total (hs. reloj):	72
Carga horaria no presencial semanal (hs. reloj) (si correspondiese)	% horas no presenciales (hs. reloj) (si correspondiese)
Presentación, Fundamentación
“El Ingeniero en Sistemas de Información es un profesional de sólida formación analítica que le permite la interpretación y resolución de problemas mediante el empleo de metodologías de sistemas y tecnologías de procesamiento de información. Por su preparación resulta especialmente apto para integrar la información proveniente de distintos campos disciplinarios concurrentes a un proyecto común. Posee conocimientos que le permiten administrar los recursos humanos, físicos y de aplicación que intervienen en el desarrollo de proyectos de sistemas de información. Está capacitado para abordar proyectos de investigación y desarrollo, integrando a tal efecto equipos interdisciplinarios en cooperación, o asumiendo el liderazgo efectivo en la coordinación técnica y metodológica de los mismos.” La asignatura promueve la colaboración con diversos profesionales, quienes aportan sus conocimientos para el modelado de procesos relacionados a sus disciplinas y la posterior simulación de los mismos. Relación de la asignatura con los alcances del título. “Desarrollar Modelos de Simulación, Sistemas Expertos y otros Sistemas Informáticos destinados a la resolución de problemas y asesorar en su aplicación” El objetivo de la asignatura es capacitar al futuro profesional en esta incumbencia específica. El estudiante aprende a analizar el proceso a modelar, preparar los datos estadísticos necesarios, construir el modelo, validarlo, experimentar, analizar los resultados y transmitirlos al destinatario.

Relación de la asignatura con las competencias de egreso de la carrera
En la tabla siguiente se establece la relación de la asignatura con las competencias de egreso: Específicas, Genéricas Tecnológicas y Genéricas Sociales, Políticas y Actitudinales de la carrera. Se incluyen las competencias de egreso a las que tributa, aportes reales y significativos de la asignatura, y en qué nivel (no aporta, bajo, medio, alto). Competencias Nivel Competencias genéricas tecnológicas (CG): CG.1. Identificación, formulación y resolución de problemas de ingeniería en sistemas de información/informática. Alto CG.2. Concepción, diseño y desarrollo de proyectos de Ingeniería en Sistemas de Información/Informática No aporta CG.3. Gestión, planificación, ejecución y control de proyectos de Ingeniería en Sistemas de Información/Informática. No aporta CG.4. Utilización de técnicas y herramientas de aplicación de Ingeniería en Sistemas de Información/Informática. Alto CG.5. Generación de desarrollos tecnológicos y/o innovaciones tecnológicas. No aporta Competencias genéricas sociales, políticas y actitudinales (CG) CG.6. Fundamentos para el desempeño en equipos de trabajo. Alto CG.7. Fundamentos para una comunicación efectiva. No aporta CG.8. Fundamentos para una actuación profesional ética y responsable. No aporta CG.9. Fundamentos para evaluar y actuar en relación con el impacto social de su actividad profesional en el contexto global y local. Seleccione Nivel. CG.10. Aprender en forma continua y autónoma. No aporta CG.11. Fundamentos para el desarrollo de una actitud profesional emprendedora No aporta Competencias Específicas de la carrera CE1.1. Especificar, proyectar y desarrollar sistemas de información para concebir soluciones tecnológicas que permitan resolver situaciones en las organizaciones mediante el empleo de metodologías de sistemas y tecnologías asociadas a los sistemas de información. No aporta CE1.2. Especificar, proyectar y desarrollar sistemas de comunicación de datos, evaluando posibles soluciones tecnológicas disponibles para dar soporte a los sistemas de información en lo referido al procesamiento y comunicación de datos. No aporta CE1.3. Especificar, proyectar y desarrollar software para la elaboración de soluciones informáticas con el propósito de resolver problemas estratégicos y operativos, así como de servicios y de negocios, en el marco de una actividad económica que sea social y ambientalmente sustentable. Alto CE2.1. Proyectar y dirigir lo referido a seguridad informática para seleccionar y aplicar técnicas, herramientas, métodos y normas, garantizando la seguridad y privacidad de la información procesada y generada por los sistemas de información. No aporta CE.3.1. Establecer métricas y normas de calidad de software para medir, evaluar, controlar y monitorear el rendimiento, impulsando mejoras de acuerdo a técnicas y normas vigentes definidas por los organismos de estandarización. No aporta CE.4.1. Certificar el funcionamiento, condición de uso o estado de sistemas de información, sistemas de comunicación de datos, software, seguridad informática y calidad de software para asegurar la generación de los resultados deseados en función de restricciones de tiempo y recursos establecidos. Medio CE.5.1. Dirigir y controlar la implementación, operación y mantenimiento de sistemas de información, sistemas de comunicación de datos, software, seguridad informática y calidad de software, a los fines de alcanzar los objetivos fijados por la organización. No aporta CE.6.1. Asesorar y capacitar a organizaciones, empresas, organismos públicos o privados en la adquisición, instalación y uso, en lo que respecta a sistemas de información, sistemas de comunicación de datos, software, seguridad informática y calidad de software, a los fines de un uso correcto de los sistemas intervinientes. No aporta CE.7.1. Realizar pericias, tasaciones y arbitrajes relacionados con su actividad profesional, respetando marcos normativos y jurídicos con el objeto de asesorar a las partes o a los tribunales de Justicia. No aporta

Contenidos Mínimos
Proceso de la simulación. Modelado conceptual. Identificación de Distribuciones. Generación de Variables Aleatorias, Continuas y Discretas. Números Pseudoaleatorios. Modelado de Sistemas de Colas. Simulación de Sistemas Discretos, Continuos y basada en Agentes Traslación del Modelo a la Computadora. Lenguajes de Simulación Orientados a Eventos y a Procesos. Métodos de Reducción de Varianza. Validación e Implantación
Objetivos establecidos en el DC
- Comprender la simulación de eventos discretos, continuos y basados en agentes de los sistemas. - Reconocer los métodos estadísticos y probabilísticos utilizados en la construcción de modelos de simulación. - Emplear los procesos de verificación y validación de los modelos. - Interpretar los resultados estadísticos de la simulación.
Resultados de aprendizaje
Los siguientes resultados de aprendizaje se promueven en el desarrollo de la asignatura Identificador de RA Redacción RA1 Desarrollar la simulación de eventos discretos, continuos y basados en agentes de los sistemas realizando la traslación del modelo a la computadora para el diseño de experimentos. RA2 Definir variables aleatorias mediante la utilización de métodos estadísticos y probabilísticos a partir de la recolección de datos de sistemas reales para ser utilizadas en la elaboración de los procesos de simulación. RA3 Experimentar las simulaciones buscando verificar y validar los modelos a utilizar, para el desarrollo de los sistemas a simular organizados en grupos de trabajo RA4 Interpretar los resultados estadísticos de la simulación realizando experimentos con distintas condiciones de entorno para predecir los efectos de los cambios propuestos, en el funcionamiento de los sistemas.

Relación de los RA y las competencias En la tabla siguiente se indica con X la tributación de cada Resultado de Aprendizaje con las competencias de egreso: específicas, genéricas tecnológicas, sociales, políticas y actitudinales de la carrera. RA CE1.1 CE1.2 CE1.3 CE2.1 CE3.1 CE4.1 CE5.1 CE6.1 CE7.1 CG1 CG2 CG3 CG4 CG5 CG6 CG7 CG8 CG9 CG10 CG11 RA1 X X RA2 - - - - - - - - - X - - X - - - - - - RA3 - - - - - - - - - - - - X - X - - - - RA4 - - - - - X - - - - - - - - - - - - -

Asignaturas correlativas previas
Para cursar y rendir debe tener cursadas: Asignatura/s:
Probabilidades y Estadística Análisis Numérico
Para cursar y rendir debe tener aprobada: Asignatura/s:
Análisis Matemático II
Asignaturas correlativas posteriores
Indicar las asignaturas correlativas posteriores: Asignatura/s:
Inteligencia Artificial. Ciencia de Datos

Programa analítico
Este programa analítico contempla los contenidos mínimos, previstos en el DC vigente, y aquellos que se consideran necesarios para desarrollar los resultados de aprendizaje propuestos. Unidad Nº 1: CONCEPTOS BÁSICOS Contenidos: Objetivos de la materia. Definición de MODELO y SIMULACIÓN. Diferencia entre sistemas discretos y continuos. Clasificación de los modelos. Modelos de cajas negras, grises y blancas. Datos: condiciones iniciales y de contorno, parámetros. Distintos tipos de simulación. Verificación de los modelos. Ventajas, desventajas y peligros de la simulación. Carga horaria por unidad: 3 horas Unidad Nº 2: GENERADORES DE NÚMEROS ALEATORIOS Contenidos: Generadores de números aleatorios. Enunciación de métodos de prueba de dichos generadores. Generadores existentes en lenguajes de programación. Carga horaria por unidad: 3 horas Carga horaria por tipo de formación práctica (si no es asignatura electiva): 4 horas Unidad Nº 3: VARIABLES ALEATORIAS Contenidos: Distribución uniforme, normal, exponencial y de Poisson. Generación de estas distribuciones a partir de la uniforme. Distribuciones obtenidas de datos empíricos. Carga horaria por unidad: 6 horas Unidad Nº 4: MODELOS DE SIMULACIÓN ESTÁTICOS (MONTECARLO) Contenidos: Descripción. Métricas y variables a tener en cuenta. Modelado Conceptual. Traslación del modelo a la Computadora. Diseño de experimentos. Planteo Táctico. Planteo Estratégico. Métodos de reducción de varianza. Validación e implantación. Carga horaria por unidad: 21 horas Unidad Nº 5: MODELOS DE SIMULACIÓN DINÁMICOS Contenidos: Características. Elementos de un sistema de colas. Breve introducción a la teoría de colas. Metodología de modelización de sistemas de colas. Modelado Conceptual. Objetos (Identificación, estados y atributos). Determinación de eventos. Vector de estado. Simulación Dinámica. Carga horaria por unidad: 39 horas Unidad Nº 6: SIMULACIÓN DE MODELOS COMPLEJOS Contenidos: Modelos basados en ecuaciones diferenciales de primer orden, de orden superior y sistema de ecuaciones diferenciales. Modelos basados en leyes naturales. Modelos basados en la observación. Influencia de los resultados obtenidos en la toma de decisiones. Simulación basada en Agentes. Carga horaria por unidad: 18 horas Unidad Nº 7: SIMULACIÓN DE SISTEMAS EN COMPUTADORA Contenidos: Software de Simulación. Introducción. Comparación de Lenguajes de Simulación con Lenguajes de Propósitos Generales. Clasificación del Software de Simulación. Lenguajes de Simulación vs. Simuladores. Lenguajes de simulación orientados a eventos y a procesos. Carga horaria por unidad: 6 horas Carga horaria por tipo de formación práctica de toda la asignatura Tipo de formación práctica Horas reloj Formación experimental 14 Análisis y resolución de problemas de ingeniería y estudios de casos 36 Formulación, análisis y desarrollo de proyectos. 4 Bibliografía Obligatoria: Simulation Modeling and Analysis (6ta Edición) Autor: Averill M. Law Año: 2024 Editorial: McGraw Hill. Simulación de sistemas discretos: un enfoque industrial Autor: Germán Herrera Vidal Año: 2020 Editorial: Alpha Editorial. Bibliografía optativa y otros materiales a utilizar en la asignatura: Shannon, Robert E. (1988). Simulación de Sistemas. Ed. Trillas. Braun, M.. Ecuaciones Diferenciales y sus Aplicaciones. (1983). Ed. Grupo Editorial Iberoamérica. 1983. Ross, Sheldon M. E. Simulación (1997). Segunda edición. E. Prentice Hall. Law, A. & Kelton, D. Simulation, Modelling and Analysis (2007). 4ta. Editions. Mc. Graw-Hill Editions. Borelli y Coleman. Ecuaciones diferenciales-Una perspectiva de modelación (2002). Ed. Oxford

Metodología de enseñanza
Se utilizará un enfoque pedagógico de Aprendizaje Basado en Problemas (ABP). Se potenciará en el estudiante la capacidad de análisis y resolución de problemas de la manera más adecuada para que, comprendiendo los objetivos de la simulación, se desarrolle en él, la capacidad de formular y resolver problemas de simulación, lo haga manejando los recursos informáticos disponibles o adecuando los mismos a las necesidades del problema real a resolver. Con el objetivo de promover el aprendizaje colaborativo se utilizará como estrategia el trabajo en equipo, por lo que se planean actividades en grupos de trabajo. Las actividades áulicas que se realizarán con los estudiantes de acuerdo con la temática tratada en clase son: Lecciones magistrales participativas. Resolución de ejercicios. Resolución de problemas. Trabajo en grupos de trabajo para el aprendizaje colaborativo. Aprendizaje híbrido. Asimismo, de cada tema se existirán Guías de Estudio y videos explicativos de autoría de los docentes o que estén disponibles en la web y se consideren adecuados.
Recomendaciones para el estudio
Cada semana se pondrá a disposición de los alumnos los temas que se van a dar en la semana siguiente en el Aula Virtual, para que el alumno ya vaya con el tema visto y con sus dudas a la clase. Es muy importante que los estudiantes lleven la materia al día, realizando los trabajos prácticos obligatorios y los sugeridos para cada semana de cursado. Además, en la primera semana se les recuerda a los alumnos los temas de las materias anteriores que deben refrescar ya que serán utilizados como herramientas en esta materia.

Metodología de evaluación
El modelo de enseñanza basado en competencias implica la aplicación de metodologías e instrumentos de evaluación que permiten conocer, a docentes y estudiantes, el nivel de desarrollo de las competencias que aborda la asignatura. El sistema de evaluación consistirá en dos parciales (más uno de recuperación), síes trabajos prácticos y un examen final. De los seis trabajos prácticos, cinco de ellos serán obligatorios para la regularización de la asignatura, de los cuales al menos cuatro de ellos deben ser aplicados en computadora, desarrollando el software o utilizando software específico, lenguajes de programación o simulación. El sexto trabajo práctico debe cumplir todos los requisitos descriptos en el anexo y será evaluado en el examen final siendo requisito mínimo para su aprobación el funcionamiento del software propuesto; este trabajo práctico se considerará como parte del examen final. Sobre los temas teóricos se evaluarán los siguientes aspectos: Que responda la pregunta que se les formula. Que respete las consignas propuestas. Que puede desarrollar de forma correcta, coherente y consiste los conceptos que se le preguntan. Prolijidad y claridad en las respuestas formuladas, de forma tal que sea factible su corrección. Sobre los temas prácticos se evaluarán los siguientes aspectos: Que resuelva correctamente el problema y cumpla con las consignas que permiten el logro de los objetivos definidos. Aplicación de los conceptos que se evalúen. Prolijidad y claridad en el planteo de la solución de forma tal que sea factible su corrección. Sobre los prácticos que la cátedra utilizará se evaluarán los siguientes aspectos, vinculados al cumplimiento de los objetivos de la asignatura: Trabajo acorde a las consignas presentadas. Que resuelva correctamente el problema que cada ejercicio presenta y cumpla los objetivos definidos para éste. Aspecto formal de la presentación del práctico. Cumplimiento de la fecha acordada. Integración del grupo en la realización del trabajo. A continuación, se detallan todos los Resultados de Aprendizajes con sus contenidos a desarrollar para alcanzarlos, la mediación pedagógica, metodologías y estrategias de evaluación, tiempo en horas reloj.

Resultados de Aprendizaje	Contenidos según programa	Mediación Pedagógica	Metodología y Estrategias de Evaluación	Tiempos en hora reloj

RA 1	UNIDAD-4: MODELOS DE SIMULACIÓN ESTÁTICOS (MONTECARLO) Descripción. Métricas y variables a tener en cuenta. Modelado Conceptual. Traslación del modelo a la Computadora. Diseño de experimentos. Planteo Táctico. Planteo Estratégico. Métodos de reducción de varianza. Validación e implantación. UNIDAD-5: MODELOS DE SIMULACIÓN DINÁMICOS Características. Elementos de un sistema de colas. Breve introducción a la teoría de colas. Metodología de modelización de sistemas de colas. Modelado Conceptual. Objetos (Identificación, estados y atributos). Determinación de eventos. Vector de estado. Simulación Dinámica. UNIDAD-6: SIMULACIÓN DE MODELOS COMPLEJOS Modelos basados en ecuaciones diferenciales de primer orden, de orden superior y sistema de ecuaciones diferenciales. Modelos basados en leyes naturales. Modelos basados en la observación. Influencia de los resultados obtenidos en la toma de decisiones. Simulación basada en Agentes. UNIDAD-7: SIMULACIÓN DE SISTEMAS EN COMPUTADORA Software de Simulación. Introducción. Comparación de Lenguajes de Simulación con Lenguajes de Propósitos Generales. Clasificación del Software de Simulación. Lenguajes de Simulación vs. Simuladores. Lenguajes de simulación orientados a eventos y a procesos.	Estrategias: Lección magistral participativa Estudio de casos Resolución de ejercicios Formación experimental en laboratorio Actividades: Desarrollar la simulación de problemas de modelos discretos, continuos y basados en agentes de la Guía de la cátedra en forma individual y/o grupal. Discusión de propuestas de resolución y desarrollo.	Instrumentos: Trabajos prácticos. Parcial. Exposiciones orales Criterios: Participa de manera activa en las presentaciones de los trabajos prácticos sobre los modelos discretos, continuos y basados en agentes. Identifica los elementos necesarios específicos de cada sistema que participan en el diseño de una solución correcta. Construye programas de simulación que resuelva la situación problemática.	Horas Presenciales teóricas-prácticas: 24 Horas Extra áulicas: 6
RA 2	Unidad Nº 1: CONCEPTOS BÁSICOS Contenidos: Objetivos de la materia. Definición de MODELO y SIMULACIÓN. Diferencia entre sistemas discretos y continuos. Clasificación de los modelos. Modelos de cajas negras, grises y blancas. Datos: condiciones iniciales y de contorno, parámetros. Distintos tipos de simulación. Verificación de los modelos. Ventajas, desventajas y peligros de la simulación Unidad Nº 2: GENERADORES DE NÚMEROS ALEATORIOS Contenidos: Generadores de números aleatorios. Enunciación de métodos de prueba de dichos generadores. Generadores existentes en lenguajes de programación. Unidad Nº 3: VARIABLES ALEATORIAS Contenidos: Distribución uniforme, normal, exponencial y de Poisson. Generación de estas distribuciones a partir de la uniforme. Distribuciones obtenidas de datos empíricos.	Estrategias: Lección magistral participativa Resolución de ejercicios Formación experimental en laboratorio Actividades: Identificar y desarrollar la generación de diversas distribuciones de números según ejercicio de la Guía de la cátedra en forma individual y/o grupal. Expone sus producciones a sus pares y docentes.	Instrumentos: Trabajos prácticos. Parcial. Exposiciones orales. Criterios: Participa de manera activa en las presentaciones de los trabajos prácticos. Identifica las distribuciones en función de una serie de números obtenidos para algún sistema real. Es capaz de crear muestras que respondan a alguna distribución de probabilidades conocida.	Horas Presenciales teóricas-prácticas: 12. Horas Extra áulicas: 10
RA 3	UNIDAD-4: MODELOS DE SIMULACIÓN ESTÁTICOS (MONTECARLO) Descripción. Métricas y variables a tener en cuenta. Modelado Conceptual. Traslación del modelo a la Computadora. Diseño de experimentos. Planteo Táctico. Planteo Estratégico. Métodos de reducción de varianza. Validación e implantación. UNIDAD-5: MODELOS DE SIMULACIÓN DINÁMICOS Características. Elementos de un sistema de colas. Breve introducción a la teoría de colas. Metodología de modelización de sistemas de colas. Modelado Conceptual. Objetos (Identificación, estados y atributos). Determinación de eventos. Vector de estado. Simulación Dinámica. UNIDAD-6: SIMULACIÓN DE MODELOS COMPLEJOS Modelos basados en ecuaciones diferenciales de primer orden, de orden superior y sistema de ecuaciones diferenciales. Modelos basados en leyes naturales. Modelos basados en la observación. Influencia de los resultados obtenidos en la toma de decisiones. Simulación basada en Agentes.	Estrategias: Lección magistral participativa Estudio de casos Resolución de ejercicios Formación experimental en laboratorio Actividades: Experimentar la simulación de problemas de modelos discretos, continuos y combinados de la Guía de la cátedra en forma individual y/o grupal. Discusión de propuestas de resolución y desarrollo.	Instrumentos: Trabajos prácticos. Parcial. Exposiciones orales. Criterios: Participa de manera activa en las presentaciones de los trabajos prácticos. Identifica los elementos necesarios que participan en el diseño de una solución correcta. Experimenta simulación de problemas de modelos discretos, continuos y combinados	Horas Presenciales teóricas-prácticas: 12 Horas Extra áulicas: 12
RA 4	UNIDAD-4: MODELOS DE SIMULACIÓN ESTÁTICOS (MONTECARLO) Descripción. Métricas y variables a tener en cuenta. Modelado Conceptual. Traslación del modelo a la Computadora. Diseño de experimentos. Planteo Táctico. Planteo Estratégico. Métodos de reducción de varianza. Validación e implantación. UNIDAD-5: MODELOS DE SIMULACIÓN DINÁMICOS Características. Elementos de un sistema de colas. Breve introducción a la teoría de colas. Metodología de modelización de sistemas de colas. Modelado Conceptual. Objetos (Identificación, estados y atributos). Determinación de eventos. Vector de estado. Simulación Dinámica. UNIDAD-6: SIMULACIÓN DE MODELOS COMPLEJOS Modelos basados en ecuaciones diferenciales de primer orden, de orden superior y sistema de ecuaciones diferenciales. Modelos basados en leyes naturales. Modelos basados en la observación. Influencia de los resultados obtenidos en la toma de decisiones. Simulación basada en Agentes.	Estrategias: Lección magistral participativa Estudio de casos Resolución de ejercicios Formación experimental en laboratorio Actividades: Interpreta la simulación de problemas de la Guía de la cátedra en forma individual y/o grupal. Discusión de propuestas de resolución y desarrollo	Instrumentos: Trabajos prácticos. Parcial. Exposiciones orales. Criterios: Participa de manera activa en las presentaciones de los trabajos prácticos. Identifica e interpreta los elementos estadísticos que participan en el diseño de una solución correcta.	Horas Presenciales teóricas-prácticas: 24 Horas Extra áulicas: 6

Condiciones de aprobación
La regularización de la materia es por la aprobación de 2 parciales, aprobación de dos trabajos prácticos individuales (con 1 recuperatorio) y 3 trabajos prácticos grupales que se deben aprobar, pudiendo realizar hasta 2 presentaciones de cada uno máximo. Y el 80 % de asistencia a las clases teóricas y prácticas. Los parciales serán una parte teórica a libro cerrado y una parte práctica a libro abierto. Habrá un único recuperatorio que permitirá recuperar uno de los dos parciales y no existirá ningún parcial anual o total, el primer parcial incluirá los temas dictados en las unidades 1 a 4 y parte de la 5. En caso de tener que recuperar un parcial, se recuperara el que no esté aprobado o este ausente al mismo. El segundo parcial se incluirá los temas de las unidades 5 y 6. Los trabajos prácticos se realizarán de manera grupal, especificándose una fecha de entrega para cada uno de ellos. Todo trabajo práctico no aprobado en la fecha indicada, tendrá una segunda oportunidad de presentación para regularizar la materia. En todos los casos se evaluará no solo el contenido si no también la participación individual de los alumnos integrantes del grupo. Aquellos alumnos que participen en las presentaciones y teniendo todas y cada una de ellas aprobadas, tendrán un Diez (10) como nota del trabajo práctico. Aquellos alumnos integrantes de un grupo que tenga aprobados los TP, pero que no hayan participado satisfactoriamente en las presentaciones, obtendrán como nota un (4) cuatro, no teniendo la posibilidad de acceder a la aprobación directa de la materia Aquellos alumnos que no aprueben algún trabajo práctico en todas las instancias de presentación o no hayan tenido ninguna participación en las presentaciones, tendrán un (2) en los trabajos prácticos no pudiendo regularizar la materia. Aquellos alumnos cuya nota de parciales sea mayor o igual a 7 y nota de trabajos prácticos igual a 10, accederán a la aprobación directa. Escala de notas de regularidad(*) NOTAS PORCENTAJE CALIFICACIÓN 1 No Aprobado 2 No Aprobado 3 No Aprobado 4 55% a 57% Aprobado 5 58% a 59% Aprobado 6 60% a 68% Aprobado 7 69% a 77% Aprobado 8 78% a 86% Aprobado 9 87% a 95% Aprobado 10 96% a 100% Aprobado (Escala de Regularidad según lo acordado en Reunión de Coordinadores)

Modalidad de examen
El examen final será para la parte teórica a libro cerrado y para la parte práctica a libro abierto. Cada alumno que no haya accedido a la aprobación directa, deberá traer un trabajo práctico programado que se le asignará en el momento en que realice la inscripción en examen de la materia. Dicho trabajo práctico programado debe cumplir todos los requisitos descriptos en la guía de trabajos prácticos y demás partes del programa de la asignatura, y será evaluado en el examen final siendo requisito mínimo para su aprobación el funcionamiento del software propuesto; este trabajo práctico se considerará como parte del examen final.

Recursos necesarios
Detallar los recursos necesarios para el desarrollo de la asignatura. Considerar todos los aspectos que deban considerar los docentes, la institución y estudiantes, de manera de conocer y planificar, las necesidades para alcanzar los Resultados de Aprendizaje previstos incluyendo, entre otros, los siguientes ítems: Espacios Físicos: aulas, laboratorios, equipamiento informático, etc. Recursos tecnológicos de apoyo: proyector multimedia, software, equipo de sonido, aulas virtuales, etc. Transporte, seguro, y elementos de protección para desarrollar actividades en laboratorios, empresas, fábricas, etc. Otros