Informe de la asignatura - Curso 2020/2021

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Paradójicamente, el punto fuerte de la asignatura es su escasa matriculación (que hay que incentivar dentro de los matriculados en el programa). Al menos, en cuanto que permite impartir una docencia basada en conexiones personales y tan continuas como el estudiante requiera. Esta docencia muy personalizada y adaptable, en los casos en que el estudiante ha respondido a esta dinámica, ha producido buenos resultados.

La tutorización muy personalizada del estudiante, que se ha ensayado estos dos años, no ha funcionado con los estudiantes que (por razones profesionales o personales) han mantenido un nivel de seguimiento muy puntual. Para estos perfiles convendría tener unos contenidos con muchos más ejemplos e introducciones intuitivas, como los que nos están funcionando en los primeros cursos de grado.
El interés de la asignatura para quienes se matriculan en el programa es bajo. En parte porque el área de IA Simbólica no es el paradigma dominante en este momento como marco único para la resolución de tareas en IA. Conviene aquí trabajar con compañeros de otras áreas para desarrollar ejemplos y aplicaciones híbridas concretas, que se puedan referenciar desde la información previa a la matriculación.

Se han detectado dos líneas de mejora: por un lado, contenidos y actividades más detallados para un estudio autosuficiente; idealmente complementado por acciones que muestren mejor el interés de la asignatura en desarrollos actuales de IA. En una planificación conservadora, contando con el tiempo disponible durante el próximo curso, creemos que deberíamos primar la producción de contenidos más autoexplicativos sobre el desarrollo de aplicaciones motivadoras (sin descartarlas).

No ha habido una mejora sustancial de la asignatura, que es casi de nueva implantación.