Puntos fuertes

• La experiencia de ApsV ha sentado las bases de un potencial proyecto de investigación futuro en que colaborarían las universidades africanas participantes, y que abordaría las necesidades de e-learning analitics de estas universidades y de la UNED.
• El proyecto de Aprendizaje Servicio virtual (ApsV), en colaboración con universidades africanas, ha sido muy bien valorado. Los estudiantes han señalado en su Cuaderno de campo aprendizajes como: enriquecimiento al participar en un proyecto real intercultural, conciencia de la trascendencia de su labor de ingenieros de Inteligencia Artificial en un desarrollo humano equitativo, conocimientos para abordar la ingeniería de requisitos con amplia perspectiva, desarrollo de habilidades empáticas..
• Las tasas de evaluación y rendimiento se sitúan alrededor del 80%. Los alumnos presentados obtienen muy buenas calificaciones y muchos de ellos expresan su satisfacción con la asignatura personalmente al equipo docente. Los datos de las encuestas no son significativos, al haberlas realizado solo 3 alumnos, y muestran una valoración global de la asignatura de 58,46, siendo muy desiguales las respuestas de los alumnos participantes (máximo 95, mínimo 20).
• La experiencia de ApsV ha constituido una actividad de investigación para el equipo docente y para los alumnos participantes, en el campo de las tecnologías apropiadas en contextos de subdesarrollo, en particular en ingeniería de requisitos para el desarrollo de plataformas de e-learning inteligentes sensibles al contexto cultural. Así, la asignatura colabora con los objetivos docentes, propios de un máster de investigación en Inteligencia Artificial, cubiertos con el Trabajo Fin de Máster.
• La experiencia de ApsV ha realimentado una vez más el trabajo del grupo COETIC, grupo de Innovación Docente de la UNED para el desarrollo de la competencia Ética-Cívica. Experiencias como las de esta asignatura están dando soporte al proceso de institucionalización del Aprendizaje-Servicio en la UNED, y se han reflejado en varias publicaciones del área. Adicionalmente, se está ya planificando la aplicación de esta metodología a otras materias de titulaciones de la Escuela de Informática.

Puntos débiles

• De nuevo se han producido problemas de organización y coordinación con las universidades africanas, en este caso principalmente debidos a una huelga de larga duración en una de las universidades africanas.
• Las diferencias de planificación horaria del estudio entre estudiantes dificulta la realización de trabajos de grupo
• Una parte significativa de los alumnos sigue encontrando que el proyecto de ApsV debería tener una dimensión técnica práctica, de resultados tangibles, mayor.

Propuestas de mejora

• Extender la duración del proyecto de ApsV para superar los problemas de sincronización que requiere el trabajo colaborativo.
• Proporcionar a los alumnos un breve documento introductorio sobre los países africanos donde se encuentran las universidades colaboradoras.
• Incrementar los esfuerzos de coordinación con las universidades africanas, si bien esto no está, en gran parte, en nuestra mano.
• Incluir una parte práctica en el proyecto de ApsV

Seguimiento y revisión de las acciones de mejora

• Se han ajustado mejor los tiempos simplificando algunas actividades de aprendizaje. Se intentó una mejor coordinación con las universidades africanas, frustrada por la mencionada huelga general. Solo un alumno ha abandonado la asignatura, de entre los que la iniciaron. Finalmente no se incluyó una actividad práctica en el proyecto de ApsV por la dificultad que entraña identificar una tal actividad que no implique demasiada dedicación. Para el nuevo curso ya se ha identificado esta actividad.

Puntos fuertes

• Se ha observado una participación satisfactoria de los alumnos en la realización de las cuatro actividades evaluables de la asignatura. Concretamente, un 61.54% de los alumnos matriculados han realizado al menos alguna de las cuatro actividades planificadas para el curso. Por otro lado, entre los alumnos que han entregado al menos una de las cuatro actividades planificadas, cada alumno ha realizado una media de 2.83 actividades.
• Las tasas académicas de la asignatura están próximas a las tasas académicas medias en la titulación: la tasa de evaluación (evaluados/matriculados) es del 60% (un 13.85% por encima de la media en el máster) y la tasa de éxito (aprobados/evaluados) es del 100% (un 2.78% por encima de la media en el máster).
• La atención dada por el equipo docente a los alumnos ha sido calificada por los mismos como buena en general y no ha habido quejas reseñables al respecto. Así se desprende de las opiniones dadas por el alumnado en los foros de la asignatura y en las encuestas establecidas por la UNED. Por ejemplo, los alumnos valoran globalmente nuestra asignatura con una puntación de 79.29 (sobre 100), 7.66 puntos por encima de la media de la titulación.
• La guía de la asignatura contribuye a una adecuada planificación del curso para alumnos y profesores. Se ha dedicado especial atención a su redación, lo cual ha facilitado el aprovechamiento de la asignatura por parte de los alumnos.
• El número de encuestas sobre la asignatura realizadas por los estudiantes ha sido de 10 este curso, lo cual se corresponde con una significación estadística óptima.

Puntos débiles

Sin aportaciones

Propuestas de mejora

• Intentar seguir publicitando la realización de las encuestas de los alumnos, dado que, cada curso, se sigue necesitando un número de encuestas suficientes para que los resultados obtenidos por la mismas puedan considerarse estadísticamente significativos.

Seguimiento y revisión de las acciones de mejora

• - Respecto a la propuesta de publicitar más las encuestas UNED a los alumnos, este curso se ha conseguido un número de encuestas con significación estadística óptima. Por tanto, el esfuerzo del equipo docente se ha visto claramente recompensado. - Respecto a la propuesta de cambiar sustancialmente el enunciado de las cuatro actividades evaluables cada curso, ha contribuido a un mayor dinamismo de los alumnos en los foros y a una mejora en la calidad de las memorias entregadas.

Puntos fuertes

Sin aportaciones

Puntos débiles

Sin aportaciones

Propuestas de mejora

Sin aportaciones

Seguimiento y revisión de las acciones de mejora

Sin aportaciones

Puntos fuertes

• Se han obtenido resultados significativos en los cuestionarios de evaluación, que aunque en media tienen una significancia estadística baja, hay ítems que la tienen alta. El nivel de satisfacción de los estudiantes es de 73,85, mejorando el del curso anterior de 69,72.
• Evaluación continua. La asignatura se evalúa mediante la realización de tareas aplicadas lo que le proporciona un carácter muy práctico que permite a los alumnos familiarizarse con las herramientas y aplicaciones de uso real.
• El equipo docente ha elaborado y recopilado materiales didácticos que cubren el programa de la asignatura y que están disponibles en el curso virtual. Además presenta una amplia experiencia en la temática de la asignatura. Todos los profesores del equipo docente desarrollan su investigación en temas que cubre la asignatura.
• Las tasas de éxito y evaluación se mantienen por encima de las tasas medias de las asignaturas del curso y nivel. La tasa de éxito se mantiene en el 100%. Más de la mitad de los alumnos entregan todas las tareas obligatorias y en muchos casos realizan trabajos de gran calidad.
• Tareas prácticas opcionales. Plantean un acercamiento a un determinado tema de investigación de entre los cubiertos en la asignatura, lo que puede ayudar al alumno a elegir mejor el tema en el que desarrollar su Trabajo Fin de Master. Un porcentaje representativo de alumnos realiza alguna de las tareas opcionales.

Puntos débiles

• La tasa de evaluación ha descendido con respecto al curso anterior, pasando de un 75% a un 66,67%, aunque sigue estando muy por encima de la tasa media de evaluación de las asignaturas de su curso y nivel que es de un 45,81%. La tasa de este curso se corresponde más con la tasa media de la asignatura a lo largo de los años.
• Sigue siendo escasa la participación de los estudiantes en los cuestionarios de satisfacción, lo que hace que los resultados tengan en varios ítem una significancia estadística baja o no sean significativos.

Propuestas de mejora

• Objetivo: Incrementar el número de estudiantes que contestan al cuestionario de satisfacción Indicador: Incrementar el porcentaje de alumnos que responden. Responsable: Coordinador de la asignatura Acciones: - Enviar un email a los estudiantes al comienzo del curso recordando la importancia de cumplimentar los cuestionarios. - Antes del cierre del cuestionario volver a enviar un mensaje recordatorio. Resultados esperados: incrementar el porcentaje de respuestas.
• Objetivo: Actualizar los contenidos de cada tema incorporando las nuevas tecnologías que se van consolidando en cada uno de los temas estudiados en la asignatura. Responsable: Equipo docente Acciones: - Actualizar el material docente elaborado y recopilado por el equipo docente. - Equilibrar la carga docente eliminando contenidos obsoletos en favor de los actualizados.

Seguimiento y revisión de las acciones de mejora

• Ha habido una mejora en el porcentaje de estudiantes que ha cumplimentado los cuestionarios, pasando del 15% al 0,33%.

Puntos fuertes

• El trabajo del segundo semestre puede ser propuesto por el alumno, lo que le permite empezar a investigar en una propuesta innovadora.
• Combina una parte teórica en la que se desarrolla un trabajo de análisis de documentación y de artículos, y de síntesis de contenidos con otra práctica en la que se crea contenido instruccional con las metodologías estudiadas.

Puntos débiles

• Hay poca participación ya que la temporización carece de hitos intermedios.

Propuestas de mejora

• Proponer la realización de trabajos parciales
• Ampliar las propuestas de trabajos para el segundo semestre

Seguimiento y revisión de las acciones de mejora

• Se tratará de recoger propuestas en los foros de la asignatura

Puntos fuertes

• Los alumnos matriculados en la asignatura que finalmente realizan los trabajos propuestos, tienen un gran aprovechamiento de la asignatura lo que se demuestra por las calificaciones obteniddas
• La propia organización docente permite que se puedan coordinar los trabajos de esta asignatura con los de otra, complementando así la formación del estudiante de acuerdo a sus intereses.
• Se continua con la personalización de las tareas y/o el proyecto final de la asignatura, teniendo en cuenta si el alumno comunica alguna preferencia, sobre todo teniendo en cuenta el trabajo Fin de Máster.

Puntos débiles

• Sin duda la tasa de evaluación de la asignatura es el principal punto débil de la asignatura. Aunque con gran aprovechamiento por parte de los alumnos que realizan la asignatura, son bastantes los que no llegan a entregar la primera tarea del curso.

Propuestas de mejora

• Es difícil plantear mejoras dado el descenso en la matriculación de esta asignatura. No obstante, se continuará con una mayor personalización de las tareas asignadas para que dentro de los límites de contenidos, se pueda adaptar a las preferencias y líneas de investigación que prefieren los estudiantes.

Seguimiento y revisión de las acciones de mejora

• Desde el equipo docente debe fomentarse la participación en la asignatura del alumnado. Por el momento, los avisos a través del foro no han mejorado las tasas de evaluación de la asignatura. Se continuará revisando el aprovechamiento de los alumnos y se contactará con ellos si fuera necesario.

Puntos fuertes

• En general a los alumnos les resulta una asignatura muy interesante y la valoran bien.
• Según las encuestas, los alumnos están contentos con el trato y la comunicación.

Puntos débiles

• A algunos alumnos les parece una materia demasiado abstracta.
• Algunos alumnos tienen dificultades con la programación de algunas prácticas.

Propuestas de mejora

• Hacer más asequible algunos aspectos de la asignatura.
• Considerar una actualización de la programación de las prácticas.

Seguimiento y revisión de las acciones de mejora

• Se sigue revisando el material y las prácticas para actualizar la asignatura mientras comprobamos mediante las encuestas si vamos bien encaminados.

Puntos fuertes

• El bajo número de estudiantes matriculados es un hecho. Se convierte en un punto fuerte en tanto permite conexiones directas frecuentes y personalizadas (usualmente vía Skype) con quienes han optado por aprovechar esta opción. Este pasado curso fueron dos (de un total de 3) los estudiantes con los que se mantuvo esta dinámica.

Puntos débiles

• La interacción entre los tres estudiantes de la asignatura fue muy baja. En parte porque tuvieron distintos ritmos de estudio y en parte porque se potenció más la comunicación directa profesor-estudiante.

Propuestas de mejora

• Esta asignatura se extingue este curso 2017-18, por lo que entendemos que no procede señalar propuestas de mejora para el curso próximo. La decisión de reemplazarla en el plan de estudios por otra asignatura más especializada ya es el resultado de un proceso de autocrítica sobre el papel y el desarrollo de la asignatura dentro de este plan de estudios en los últimos dos o tres años.

Seguimiento y revisión de las acciones de mejora

• Se proponía el año pasado la creación de mejores máquinas virtuales como soporte a una impartición más activa de esta asignatura. No se han llegado a realizar, como soporte general, porque de la consulta personal a los pocos estudiantes matriculados se constató que cada uno tenía una configuración local propia suficiente para las tareas particularizadas que se les propusieron.

Puntos fuertes

• La información proporcionada en la guía de curso y la guía didáctica resulta de utilidad para los estudiantes.
• La atención que el equipo docente presta a los foros y al curso virtual son útiles para la preparación de la asignatura.
• La estructura de evaluación por medio de múltiples actividades teóricas y prácticas que el estudiante realiza y entrega individualmente, a lo largo del curso a través de la plataforma de cursos virtuales, está dando muy buen resultado de aprendizaje por parte de los estudiantes.

Puntos débiles

• Este curso muy pocos estudiantes han contestado el cuestionario, por lo que los resultados algo más bajos que la media de la titulación no son significativos estadísticamente, sobre todo en comparación con los buenos resultados en cursos anteriores sin haber realizado ningún cambio significativo en la asignatura.
• En los comentarios de los cuestionarios hay alguna opinión, aunque bastante imprecisa, de que los materiales proporcionados tienen poca calidad. Aunque ni en los foros, ni por email, se ha informado al equipo docente de fallos o erratas concretas.

Propuestas de mejora

• Se revisarán los materiales de estudio de la asignatura por si hubiera lugar a mejoras posibles en contenidos.

Seguimiento y revisión de las acciones de mejora

• En el curso anterior no se detectó ningún cambio necesario y no se propuso ninguna mejora concreta. Solamente se han realizado pequeñas correcciones y cambios (erratas, actualizaciones, etc.) en la guía y el material de la asignatura.

Puntos fuertes

• Proporcionamos a los alumnos una máquina virtual para libre descarga con herramientas básicas de investigación de esta asignatura, con el objetivo de que les ahorre tiempo de instalación de OpenMarkov y de configuración del editor de LaTeX y de bibliografía.
• El volumen de trabajo que requiere la asignatura para un alumno está ajustado de forma muy realista, hasta el punto que en todos los cursos que hemos impartido la materia no hemos recibido queja alguna en ese aspecto.
• La asignatura utiliza OpenMarkov, un programa de software libre, gratuito desarrollado por la UNED, como herramienta informática para hacer las prácticas y los ejercicios de evaluación del curso. Esta herramienta de la UNED se ha utilizado ya para docencia y/o investigación en más de 25 países. El equipo docente participa en el desarrollo de OpenMarkov, cuidando que el software incorpore facilidades que ayuden a los alumnos.
• Como textos básicos para el estudio de la asignatura se utilizan un libro y un informe técnico, escritos ambos por uno de los profesores de esta asignatura pensando en los alumnos que lo van a estudiar a distancia. Ambos se encuentran disponibles de forma gratuita en Internet, lo cual supone un ahorro de dinero para el estudiante. El libro se está utilizando como material recomendado en varias universidades españolas.
• La asignatura tiene un enfoque multidisciplinar: empieza con una introducción de aspectos matemáticos y computaciones, y muestra ejemplos aplicados a la toma de decisiones en medicina. Como método de análisis de decisiones se estudian los modelos gráficos probabilistas, desarrollados en el campo de la inteligencia artificial.

Puntos débiles

• En el curso 2017-2018 el equipo docente tardó en responder algún mensaje del foro más tiempo que lo aceptable.
• Alguna práctica requiere demasiado cálculo numérico a mano por parte del alumno.
• En el mismo curso el equipo docente tardó en corregir alguna práctica más tiempo que lo razonable.

Propuestas de mejora

• El equipo docente va a estudiar cómo reducir la cantidad de cálculo numérico que los alumnos tienen que realizar en alguna práctica.
• El equipo docente está trabajando para mejorar la coordinación de forma que responda a los mensajes de los foros en un tiempo menor que en el curso anterior.
• El equipo docente va a corregir cada práctica este curso en un tiempo máximo de dos semanas desde la fecha límite recomendada de entrega (siempre que el alumno haya entregado la práctica en el plazo establecido).

Seguimiento y revisión de las acciones de mejora

• Hemos preparado una máquina virtual nueva para el curso 2018-2019, que la hemos hecho disponible para los alumnos a través del curso virtual. En dicha máquina virtual hemos actualizado la versión de OpenMarkov, con importantes mejoras tanto en estabilidad como en funcionalidad.

Puntos fuertes

• La tasa de éxito es buena (100%), en línea con la de la titulación (96). La tasa de evaluación 46,15 ha mejorado respecto a años anteriores. Con la tasa de rendimeinto (46,15) ha ocurrido lo mismo.
• Aunque número de respuestas a las encuestas hace que las estadísticas no sean significativas, hay que resaltar que la valoración general ha sido buena, 76,4, aunque baja algo de otros años, pero es superior a la media del curso. La adecuación del sistema de evaluación para valorar el aprendizaje de los contenidos de la asignatura tiene una buena valoración, así como los conocimientos adquiridos, la utilidad del plan de trabajo y la estructura y organización

Puntos débiles

• Aunque número de respuestas a las encuestas hace que las estadísticas no sean significativas, hay que resaltar que el factor criterio de la utilidad de la información proporcionada sobre los criterios de evaluación ha sido regularmente evaluado, algo por debajo de la media.
• ACTUALIZAR LA DOCUMENTACIÓN Y SOBRE TODO LAS PRÁCTICAS, PUES ALGUNAS ESTÁN ANTICUADAS. ************ AUNQUE ES CIERTO QUE LOS FUNDAMENTOS SE APRENDEN ADECUADAMENTE CON SOFTWARE MÁS O MENOS ANTIGUO, ESTARÍA BIEN AL MENOS PRESENTAR ALTERNATIVAS MÁS MODERNAS AL SOFTWARE UTILIZADO PARA LA REALIZACIÓN DE LAS PRÁCTICAS.
• La tasa de evaluación sigue siendo baja, 46,15. También siguen siendo bajas la tasa de evaluación 46,15 y la tasa de rendimiento (46,15).

Propuestas de mejora

• Hay un alumnoa que sugiere "ACTUALIZAR LA DOCUMENTACIÓN Y SOBRE TODO LAS PRÁCTICAS, PUES ALGUNAS ESTÁN ANTICUADAS" Pero este curso se actualizaron y en el siguiente también.
• "AUNQUE ES CIERTO QUE LOS FUNDAMENTOS SE APRENDEN ADECUADAMENTE CON SOFTWARE MÁS O MENOS ANTIGUO, ESTARÍA BIEN AL MENOS PRESENTAR ALTERNATIVAS MÁS MODERNAS AL SOFTWARE UTILIZADO PARA LA REALIZACIÓN DE LAS PRÁCTICAS". Trabajaremos en alternativas más recientes, pero no hay tanto material como con el actual.

Seguimiento y revisión de las acciones de mejora

• Se está trabajando en mejorar los materiales, realizando videos y otro material complementario. Se está trabajando en actualizar herramientas, utilizar herramientas más actuales.

Puntos fuertes

• Es una asignatura muy relevante para la práctica profesional del alumnado (de ahí el alto número de matriculados).
• Se realiza un seguimiento estrecho a través de los foros y del correo electrónico, con actividad muy elevada, particularmente durante las fases iniciales del curso en las que todo el alumnado está en sincronía. A medida que el curso avanza, se da libertad para que el alumnado trabaje a su ritmo.
• El temario se actualiza todos los años con nuevos enlaces, prácticas, software y temas de actualidad.
• Se realizan teleconferencias durante el curso para aclarar las dudas y plantear cuestiones relativas al temario.

Puntos débiles

• Pese a que la tasa de evaluación ha subido con respecto al curso pasado, sigue siendo de las más bajas de la titulación. Como se ha demostrado reiteradamente, se debe al menos en parte a la mala planificación de los estudiantes y al hecho de que los hitos intermedios de entrega de prácticas no son obligatorios, con lo que esta asignatura suele ser la que primero abandonan.
• Parte del software usado en las prácticas sigue siendo antiguo, pese a que se han proporcionado nuevas posibilidades.
• La primera práctica conlleva demasiado trabajo, según el alumnado.
• Sigue siendo difícil transmitir al alumnado los criterios de evaluación del equipo docente. Estos se fundamentan sobre todo en la capacidad de análisis demostrada en las prácticas, no sólo en la aplicación de las técnicas propuestas en los enunciados.

Propuestas de mejora

• Remodelar progresivamente las prácticas propuestas, para adaptarlas a las técnicas y herramientas actuales.
• Promover el uso de herramientas actuales para la minería de datos en la realización de las prácticas, en particular Tensorflow y Keras.
• Continuar con la posibilidad de realizar parte de las prácticas en entornos de big data, spark+MLlib en particular.
• Prestar más atención a la temporización de las entregas, cuyas fechas seguirán siendo flexibles pero se promoverá que el alumnado entregue de forma síncrona las prácticas.

Seguimiento y revisión de las acciones de mejora

• El curso pasado (17/18) se propuso la introducción de nuevas prácticas, extremo que es muy bien valorado por el equipo docente. También se mantuvo la reducción del número de entregas sin que, de nuevo, eso significara una reducción significativa de las estimaciones de dedicación por parte de los alumnos. Una vez más, el equipo docente considera este extremo como un indicador de la falta de fiabilidad de dichas estimaciones.

Puntos fuertes

• Una pronta corrección de las entregas, con una evaluación personalizada y la opción de mejorar el trabajo en su caso.
• La organización en tareas con entregables, para una evaluación continua.El proyecto tiene un peso importante en la nota, es un trabajo proporcional en tiempo y dedicación y debe hacerse una vez estudiado el temario para poder aplicar de forma global lo aprendido para solucionar un determinado problema. Este es un master de investigación y desarrollar las competencias y habilidades para adquirir la metodología empírica es fundamental.
• Las herramientas proporcionadas y el soporte del equipo docente para la realización de las prácticas y el proyecto.
• Los datos estadísticos en esta asignatura no tienen significado, por lo que las apreciaciones del equipo docente se derivan de los resultados y contactos con los estudiantes a lo largo del curso. El punto fuerte de la asignatura, es que propone un estudio articulado de la teoría, junto con practicas, y un proyecto en donde con la base previa adquirida, el estudiante se enfrente a un problema planteado en el estado del arte de la disciplina.

Puntos débiles

• El punto débil de la asignatura, como se manifiesta en las pocas encuestas recibidas, se produce cuando los estudiantes no se han informado, o han minusvalorado la planificación del estudio continuado que requiere la evaluación continua de la asignatura, y descubren tarde que ésta no se ajusta a su disponibilidad de trabajo. Es reiterativo el caso de algunos alumnos que piensan que pueden presentarse a una convocatoria de septiembre, sin haber realizado las entregas a lo largo del curso.

Propuestas de mejora

• Continuar con la renovación del temario, abordando técnicas de aprendizaje automático en la parte del proyecto.

Seguimiento y revisión de las acciones de mejora

• Las dos primeras medidas propuestas se han llevado a cabo, y se continuará en esta línea. La tercera se ha aplicado al proyecto, con una primera entrega individual, y una segunda que incluía valorar y situar el trabajo propio en el contexto del resto de trabajos entregados por los compañeros. Para las tareas de síntesis, se ha elaborado un documento de recomendaciones que se proporciona junto con el enunciado de la primera tarea.

Puntos fuertes

• La asignatura ya está suficientemente consolidada. No considero que haya nada destacable respecto a los cursos anteriores.

Puntos débiles

• La asignatura ya está suficientemente consolidada. No considero que haya nada destacable respecto a los cursos anteriores.

Propuestas de mejora

• La asignatura ya está suficientemente consolidada. No considero que haya nada destacable respecto a los cursos anteriores.

Seguimiento y revisión de las acciones de mejora

• La asignatura ya está suficientemente consolidada. No considero que haya nada destacable respecto a los cursos anteriores.

Puntos fuertes

• Se realiza una evaluación continua detallada y personalizada a partir de la primera actividad realizada. Se trata de ayudar a que se entienda lo que es elaborar tareas que requieren contrastar e investigar temas. Aquí se discuten los puntos fuertes y débiles de cada actividad realizada, señalando los requisitos básicos de cómo hacer un reporte científico sobre los temas planteados. Se mantiene un nivel de exigencia ajustado a la naturaleza y objetivos de la asignatura.
• La Guía de Estudio se ha cambiado radicalmente siguiendo el nuevo formato único de UNED y se han añadido nuevas orientaciones y enlaces en el curso virtual.
• En función de la experiencia adquirida se ha cambiado el planteamiento de tareas, añadiendo nuevos temas más actuales y focalizando los requisitos de cada una de ellas.
• La tasa de éxito (100%) y de rendimiento (50%) están por encima de la titulación. Acciones que intentan seguir mejorando los indicadores son: enviar mensajes regulares sobre temas actuales y fuentes adicionales relacionadas con las tareas a lo largo del curso y realizar un seguimiento individual de la actividad del estudiante para detectar situaciones de estancamiento o abandono.
• Se intenta promover el aprendizaje continuo y activo mediante actividades individuales y colaborativas planificadas. Dada la naturaleza de la asignatura en un máster de investigación, se intenta cubrir el doble objetivo de suplir la carencia en formación básica sobre la metodología de un investigador (para un Máster de estas características) y la de los conocimientos propios de la asignatura.

Puntos débiles

• La tasa de rendimiento es superior a la de la titulación para los estudiantes matriculados. Sin embargo, se observa que hay estudiantes que no realizan ninguna actividad porque han decidido no cursarla o dejarla para otro curso.
• Falta de costumbre de los estudiantes en dos temas esenciales: (1) seguir una metodología de Enseñanza a Distancia ajustada a la planificación propuesta y (2) cubrir unas exigencias de trabajo orientado a tareas de investigación debido a la falta de formación en capacidades básicas requeridas. Se observa una falta de competencias para afrontar tareas que requieren un estudio contrastado de temas de investigación.
• Número reducido de intervenciones y colaboraciones debido al número reducido de estudiantes. En cualquier caso, se exige reportar adecuadamente los resultados de algunas tareas propuestas en el foro, de forma que todos podamos aprender de todos. En las mismas se discuten las experiencias y los análisis realizados sobre el uso de sistemas de educación adaptativos disponibles.
• La carencia de competencias básicas de investigación hace que el planteamiento sea difícil de asimilar por los estudiantes lo que lleva a una valoración negativa (aunque sea por 1 estudiante) de la documentación, el plan de trabajo y la organización; frente a una valoración muy positiva de la atención.
• Se observa muy poca formación en competencias relacionadas con investigación, comunicación y colaboración, que son básicas para una asignatura de este Máster. Esto, junto con la dificultad de seguir la planificación prevista, hace que las tareas se realicen en periodo no lectivo (vacaciones estivales) por lo que estos estudiantes no reciben evaluación continua con ayudas detalladas que intentan ayudar a mejorar la calidad de los trabajos presentados y la experiencia de aprendizaje en sí.

Propuestas de mejora

• Dada la falta de regularidad en el trabajo observada se envían mensajes frecuentes sobre documentación disponible, consejos, noticias relacionadas, creación de nuevas fuentes de documentación en la sección de preguntas más frecuentes, etc. Se insiste en que al realizar las tareas éstas reciben un estudio pormenorizado de todo lo que se podría haber considerado en su realización. Se reciben mensajes de agradecimiento y reconocimiento.
• . Para mejorar la documentación disponible se ha creado en el área de documentos un espacio que recoge Grabaciones de Vídeo y Programas de Radio que, en diferentes contextos y grado, tienen relación con algunos de los temas de esta asignatura. Se mandan mensajes recordatorios al respecto y se propone grabar nuevos vídeos.
• Incentivar la realización de actividades individuales y colaborativas en las que se realicen evaluaciones tanto del trabajo individual como del conjunto. Se añadirán más tareas que supongan compartir lo realizado más frecuentemente.
• Se ha mejorado la estructura del curso con nueva imagen y opciones, incrementado la batería de mensajes y preguntas frecuentes sobre: forma de realizar actividades, esfuerzo requerido, tareas y tiempos, evaluación de las tareas (con rúbrica detallada) y se añadirán nuevas tareas atractivas sobre temas actuales, que están teniendo interés general debido al auge de la Inteligencia Artificial.
• Proporcionar a los estudiantes los antecedentes y la formación requeridos, tanto en investigación como para aprovechar la metodología propuesta basada en una planificación de tareas. Para esto se ha ampliado la batería de mensajes, avisos, referencias y fuentes disponibles pero la evaluación del efecto de esta nueva propuesta todavía no está disponible. Aquí se espera una mejora sustancial si se introduce la nueva asignatura propuesta de "Metodología de investigación en sistemas inteligentes".

Seguimiento y revisión de las acciones de mejora

• Se sigue observando poca regularidad en el trabajo de los estudiantes, que pueden estar desbordados por otras asignaturas; por ello, se amplía la batería de mensajes, avisos y ayudas para cubrir la falta de formación en investigación y se hace un seguimiento individual de la evolución para evitar problemas y reducir el abandono. Las mejoras previstas se centrarán en nuevas tareas más breves y actualizadas, nuevos vídeos y mayor trabajo colaborativo con evaluación entre pares.

Puntos fuertes

• Análogamente, dado que cada vez se explica mejor en la web del Máster en IA la carga del TFM, los alumnos son muy conscientes de lo que se van a encontrar cuando tengan que enfrentarse al TFM.
• Al igual que en la otra asignatura de TFM, el hecho de que tenga 30 ECTS marca la diferencia de este Máster con el resto de los que se ofrece en España.

Puntos débiles

• Cada vez se reciben menos solicitudes para esta especialidad, ya que la mayoría son para la especialidad genérica cuyo TFM más apropiado es el de SISTEMAS INTELIGENTES DE DIAGNÓSTICO, PLANIF. Y CONTROL por ser de más amplio espectro. Por ello, se solicitó (y se concedió por parte de ANECA) la eliminación de especialidades, por lo que esta asignatura está en proceso de extinción. De hecho, este curso 2017-2018 sólo tuvo 1 estudiante matriculado, que no presentó el TFM ni cumplimento la encuesta.

Propuestas de mejora

• Dado que esta asignatura está en extinción, no se proponen acciones de mejora específicas. No obstante, sí se proponen en la otra asignatura de TFM del Máster en IA, lo que por ser ambas asignaturas de TFM, las medidas que se toman repercuten en ambas.

Seguimiento y revisión de las acciones de mejora

• Se han revisado las líneas de investigación que ofrecen los profesores para proponer los TFMs.
• En conjunto con la otra asignatura de TFM, se realizaron las acciones de mejora propuestas: 1) revisar las líneas de investigación que ofrecen los profesores para proponer los TFMs, 2) entrega del TFM en el Máster en IA por tarea en la plataforma y 3) aplicación piloto de una propuesta de rúbrica que permita ayudar al tribunal en su evaluación y que esté en línea con la nueva normativa del TFM de la UNED.

Puntos fuertes

• El hecho de que el TFM tenga 30 ECTS marca la diferencia de este Máster con el resto de los que se ofrece en España. Prueba de ello son las casi 200 solicitudes de preinscripción oficiales que se recibieron para el próximo curso a las que hay que añadir las decenas que se reciben por correo electrónico fuera de plazo y que tienen que esperar hasta el próximo curso para hacer el proceso de preinscripción.
• La carga de trabajo del TFM de 30 ECTS (750 horas) permite lograr el objetivo del Máster que es que los alumnos se adentren en el mundo de la investigación. Además se colabora entre distintas líneas de investigación dando lugar a TFMs conjuntos.
• Se han publicado avances de TFMs en congresos SCIE y resultados de TFM ya leídos en revistas indexadas JCR.
• Buenos indicadores: La tasa de éxito del 100%, con 16 alumnos matriculados. El 50% han obtenido la calificación de sobresaliente. La satisfacción de los estudiantes es muy alta: 84.5%. Todos los ítems correspondientes a valorar los aspectos relacionados con la información están por encima del 70%, las de las líneas de trabajo y asesoramiento por encima del 77%, las de conocimientos, competencias, evaluación, expectativas por encima del 84% y la valoración global por encima del 80.
• No hay sugerencias en las encuestas oficiales de la UNED. Analizando las que se solicitan desde coordinación del Máster (que también son anónimas y se han recibido 7 respuestas), se obtiene que la mediana de las horas dedicadas el TFM es 860, superior a las 750 horas necesarias. En este sentido, algunos estudiantes indican que les lleva mucho tiempo la lectura de bibliografía, pero también que les merece la pena.

Puntos débiles

• En este curso 2017-2018 la tasa de evaluación ha bajado de 71% a 50%, siendo similar a la de los 2 años anteriores. Podría ser que el año pasado hubiera un pico por los alumnos que llevaban muchos años en el máster y tenían que leer para poder terminarlo, lo que ya se está reduciendo. Habrá que ver la tendencia que hay en los próximos años.
• Casi la mitad de las encuestas internas (3 de las 7) consideran que es necesaria una comunicación más fluida con el tutor de TFM.
• Un alumno comenta: "El TFM requiere muchísimo más tiempo que el que le corresponde en ECTS a pesar de ser un número de créditos enorme". No obstante, como se ha indicado en los puntos fuertes, también hay estudiantes que dedican más horas por interés personal en el tema del TFM.
• Sigue apareciendo en las encuestas anónimas realizadas desde la coordinación del Máster que algunos alumnos manifiestan que para hacer el TFM necesitan más de las 750 horas, lo que puede ser debido en algunos casos a que no se tienen los conocimientos basales necesarios y deben completarse a la vez que el TFM. Esto puede llevar en algunos casos a justificar que la mediana sea superior a las horas teóricas, aunque en otros casos podría estarse sobrecargando al alumno.

Propuestas de mejora

• Se seguirá insistiendo a los profesores que en las ofertas de TFM, especifiquen y además cuantifique en horas los conocimientos basales para estimar el tiempo adicional que puede ser necesario emplear si no se dispone de ellos para hacer el TFM. Además, se pedirá a los profesores que indiquen JCRs relacionados con el TFM propuesto no sólo para entender la línea de investigación propuesta sino también para mostrar lo que sería un resultado esperado de un TFM.
• Mantener actualizada la información sobre la divulgación de los Trabajos del Máster y seguir promoviendo la realización de grabaciones sobre la investigación realizada. Se seguirá ofreciendo desde la coordinación el proyecto de mejora "Sígueme" para ayudar al tutor del TFM a planificar la entrega a tiempo del TFM y se empezará un nuevo proyecto "Ofértame", preparando una plantilla para publicar la oferta de TFMs.
• Aunque cada vez hay más interacción por parte de los profesores, se seguirá insistiendo en la necesidad de una relación fluida entre el tutor y el tutelado desde el primer momento en los alumnos de nuevo ingreso.
• Se seguirá informando al comienzo del curso a todos los alumnos a través del espacio de la plataforma de la asignatura que contabilicen las horas dedicadas en cada parte del TFM. En el proceso de admisión, reflejar en la planificación el año en el que se prevee realizar la tutela y el propio TFM.

Seguimiento y revisión de las acciones de mejora

• Se realizaron las acciones de mejora propuestas: revisar las líneas de investigación que ofrecen los profesores para proponer los TFMs, entrega del TFM en el Máster en IA por tarea en la plataforma consiguiendo todas las entregas en plazo y aplicación piloto de una propuesta de rúbrica que permita ayudar al tribunal en su evaluación y que esté en línea con la nueva normativa del TFM de la UNED. Ya ha aprobado ANECA la asignatura Metodología de investigación, que ayudará al enfoque del TFM.

Puntos fuertes

Sin aportaciones

Puntos débiles

Sin aportaciones

Propuestas de mejora

Sin aportaciones

Seguimiento y revisión de las acciones de mejora

Sin aportaciones

Puntos fuertes

• Material didáctico gratuito. Compuesto por material didáctico (texto base inicial) elaborado por el equipo docente, libros de teoría en abierto, artículos, ejemplos, etc.
• Las guías de la asignatura detallan claramente la organización de la asignatura y los objetivos a alcanzar.
• Dado que se trata de una asignatura aplicada, desde el primer momento se dirige al alumno hacia un trabajo práctico actual relacionado con su tema de investigación. Además, se fomenta una actitud colaborativa y de trabajo en grupo entre los alumnos.
• Tasa de éxito 100%. Una vez que el alumno se propone realizar el trabajo de la asignatura, lo termina.

Puntos débiles

• La asignatura tiene una componente práctica muy importante y está orientada hacia la investigación, lo cual conlleva una carga de trabajo mayor.
• Aunque la tasa de éxito es del 100%, la tasa de rendimiento global solo llega al 38.1%. Esto se puede deber a la sobrecarga de trabajo del alumno, que no tiene tiempo para todas las asignaturas y, obviamente, esta es una de las primeras en ser abandonada pues tiene una componente más práctica. Sin embargo, el alumno que trabaja en la asignatura suele realizar un buen trabajo y, por tanto, obtener una alta calificación.

Propuestas de mejora

• Seguir proponiendo trabajos orientados al alumno y fomentar la colaboración con otras asignaturas, ya que la Visión Artificial puede ser un buen campo de aplicación de las técnicas estudiadas en otras asignaturas. Concretar con el tutor con el que piensa hacer el TFM el objetivo del trabajo concreto.

Seguimiento y revisión de las acciones de mejora

• Solo un alumno ha realizado el trabajo de la asignatura al margen de los propuestos por el equipo docente, pensando en su trabajo de fin de máster. Este tipo de trabajos requieren más trabajo por parte del alumno para la preparación de los datos, por lo que, salvo que el alumno tenga muy claro su TFM, preferirá el trabajo en le que ya vienen los datos dados.