UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS F AC U L TAD D E INGE N IE R IA
SYLLABUS
ESPECIALIZACIÓN EN INGENIERIA DE SOFTWARE
NOMBRE DEL DOCENTE:
JORGE MARIO CALVO LONDOÑO ESPACIO ACADÉMICO (Asignatura):
ELECTIVA
Obligatorio ( ) : Básico ( ) Complementario ( ) Electivo ( X ) : Intrínsecas ( ) Extrínsecas ( )
CÓDIGO: 9902305
NUMERO DE ESTUDIANTES: 20 GRUPO: II
NÚMERO DE CREDITOS: 3
TIPO DE CURSO: TEÓRICO PRACTICO TEO-PRAC: X
Alternativas metodológicas:
Clase Magistral ( ), Seminario ( ), Seminario – Taller ( X ), Taller ( ), Prácticas ( ), Proyectos tutoriados ( ), Otro: _____________________
HORARIO:
DIA HORAS SALON
MARTES 6:00 P.M. Sala de Laboratorio
505 I. JUSTIFICACIÓN DEL ESPACIO ACADÉMICO (El Por Qué?)
presupuesto asignado y el alcance definido)
Estamos produciendo software que no resuelve las necesidades de la empresa y no cumple los requerimientos, no importa la tecnología que utilice. Además las nuevas tendencias tecnológicas y las innovaciones hacen necesario involucrar nuevos conceptos en el programa. Conocimientos previos: el estudiante debe tener conocimientos previos en ingeniería de software como: Modelos, Patrones de diseño y lenguajes de programación
II. PROGRAMACIÓN DEL CONTENIDO (El Qué? Enseñar)
OBJETIVO GENERAL
El objetivo de este curso es enseñar al estudiante todas las nuevas tendencias tecnológicas y las innovaciones que se deben involucrar en la Ingeniería de Software.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Enseñar al estudiante las siguientes tendencias e innovaciones tecnológicas y su impacto en la Ingeniería de Software:
Tendencias en Computación Cloud Computing
Grid Computing Computación Cuántica
Tendencias en Ingeniería de Software Desarrollo Dirigido por Modelos MDSE
Patrones de Diseño y de Desarrollo de Software Nuevos Lenguajes de Programación
Programación por Agentes
Ingeniería de Requerimientos y Gestión del Conocimiento Tendencias en Modelado y Gestión de los Datos
Big Data
Data Science, Inteligencia Artificial y Procesamiento de Lenguaje Natural Web Semántica
SOA Service Oriented Architecture REST Representational State Transfer
De acuerdo a la dinámica curricular y la evolución de las tendencias y las innovaciones tecnológicas, el programa seleccionará los temas que se dictarán en cada semestre.
PROGRAMA SINTÉTICO: • Introducción
• MDSE Principios
o Definiciones
o Términos relacionados: MDA, MDD, MDB, MD*
o Lenguajes de Modelado Definiciones
DSLs (Domain Specific Languages)
o Metamodeling
o Transformaciones
o Estado del Arte y adopción de la industria hoy
o Eclipse EMF • MDSE Use Cases
o Automating Software Development
o Code Generation
o Model Interpretation
o Combining Code Generation and Model Interpretation
o Reverse Engineering • Model Driven Architecture MDA
o Definiciones
o Niveles: CIM, PIM, PSM
o Mappings
• Integración de MDSE en el proceso de desarrollo
• Ejemplo aplicado de MDSE: sWML (Simple Web Model Language)
Metodología Pedagógica y Didáctica:
(Centrada en núcleos conceptuales y resolución de problemas en pequeños proyectos de investigación en grupos de estudiantes. Explicitar el tipo de metodología científica usada. Están centradas en el trabajo didáctico de los intereses y las ideas previas de los estudiantes. Cada unidad didáctica requiere determinar y trabajar las ideas previas, por ejemplo, en torno a la resolución de pequeños proyectos de investigación). Aun que no se intenta únicamente enseñar a los estudiantes la metodología científica de cada disciplina implicada, si se recomienda seguir los procedimientos que siguen los investigadores de las disciplinas científicas e ingenieriles para resolver problemas similares a los que se plantearan a los estudiantes.
Se debe procurar incentivar el trabajo de grupo más que el trabajo individual. (se recomienda trabajar en grupos de tres o cuatro estudiantes)
Si es posible diseñar “tramas conceptuales evolutivas” que permitan seguir un curso de evolución de las ideas previas de los estudiantes.
En general se debe referenciar el modelo didáctico y pedagógico al cual se suscribe la propuesta de Syllabus. Horas Horas profesor/semana Horas Estudiante/semana Total Horas Estudiante/semestre Créditos Tipo de Curso TD TC TA (TD + TC) (TD + TC +TA) X 16 semanas
Trabajo Presencial Directo (TD): trabajo de aula con plenaria de todos los estudiantes.
Trabajo Mediado_Cooperativo (TC): Trabajo de tutoría del docente a pequeños grupos o de forma individual a los estudiantes.
Trabajo Autónomo (TA): Trabajo del estudiante sin presencia del docente, que se puede realizar en distintas instancias: en grupos de trabajo o en forma individual, en casa o en biblioteca, laboratorio, etc.)
IV. RECURSOS (Con Qué?)
BIBLIOGRAFÍA TEXTOS Guías
Model-Driven Software Engineering in Practice. Marco Brambilla, Jordi Cabot, Manuel Wimmer. 2012 TEXTOS COMPLEMENTARIOS REVISTAS IEEE Software DIRECCIONES DE INTERNET http://domaindrivendesign.org/ http://modeling-languages.com/
V. ORGANIZACIÓN / TIEMPOS (De Qué Forma?)
Espacios, Tiempos, Agrupamientos:
Se recomienda trabajar una unidad cada cuatro semanas, trabajar en pequeños grupos de estudiantes, utilizar Internet para comunicarse con los estudiantes para revisiones de avances y solución de preguntas (esto considerarlo entre las horas de trabajo cooperativo).
VI. EVALUACIÓN (Qué, Cuándo, Cómo?)
P R IM E R A N O T A
TIPO DE EVALUACIÓN FECHA PORCENTAJE
Evaluación teórica de la aplicación de modelos en Ingeniería de Software 12/03/2013 20 S E G U N D A N O T A
Primera Entrega del proyecto 26/03/2013 20
T E R C E R A N O T A
Segunda Entrega del proyecto 23/04/2013 20
EXAM. FINAL
Entrega Fina del proyecto 30%
ASPECTOS A EVALUAR DEL CURSO. El docente explicita y describe los criterios a tener en cuenta al evaluar. Por ejemplo:
1. Evaluación del desempeño docente
2. Evaluación de los aprendizajes de los estudiantes en sus dimensiones: individual/grupo, teórica/práctica, oral/escrita.
3. Autoevaluación:
DATOS DEL DOCENTE
NOMBRE : Jorge Mario Calvo Londoño
PREGRADO :
POSTGRADO : Ingeniería de Software E-MAIL: [email protected]
ASESORIAS: FIRMA DE ESTUDIANTES
NOMBRE FIRMA CÓDIGO FECHA
1.
2.
3.
FIRMA DEL DOCENTE
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