Guía docente de Inteligencia Colectiva y la Formación en las Empresas (M93/56/2/24)
Máster
Módulo
Rama
Centro Responsable del título
Semestre
Créditos
Tipo
Tipo de enseñanza
Profesorado
Horario de Tutorías
Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)
El impulso tecnológico producido en los últimos años ha revolucionado la forma de acceder a la información (casi instantánea) en cualquier lugar (ubicua) y a la forma de comunicarnos los demás (mediante redes sociales y mundos virtuales), provocando una clara influencia en nuestra vida diaria y en nuestra forma de pensar. El crecimiento espectacular del tiempo que pasamos en nuestra vida digital provoca que cada vez cobra mayor importancia nuestra identidad virtual (formada por nicks, tweets, perfiles) y nuestra forma de comunicarnos en esta nueva sociedad-red interconectada con el mundo real. Además, con esta nueva concepción sistémica, todos pasamos de una actitud pasiva y meramente consumidora a ser productores de contenidos activos o influir con nuestras referencias las tendencias de las futuras búsquedas de otros usuarios. Es más, según Pierre Lèvy, la prosperidad de una nación, región geográfica, negocio o individuo puede depender de su habilidad para navegar el espacio del conocimiento. La inteligencia colectiva surge de la colaboración e interacción de diferentes individuos, que toman decisiones dentro de un contexto social, y donde la interacción de un grupo de personas genera resultados más inteligentes que si ellas actúan aisladas o se confiara la solución a un experto. Es importante conocer las características de estas comunidades, que se presentan de forma virtuales en la red de Internet, así como sus modelos de organización y decisión.
Prerrequisitos y/o Recomendaciones
No se establece ningún prerrequisito. La asignatura es autocontenida, por lo que no se requiere haber cursado previamente ninguna otra asignatura específica del máster.
En el caso de utilizar herramientas de inteligencia artificial (IA) para el desarrollo de la asignatura, el estudiante debe adoptar un uso ético y responsable de las mismas. Se deben seguir las recomendaciones contenidas en el “Documento de recomendaciones para el uso de la IA en la UGR", publicado en: https://ceprud.ugr.es/formacion-tic/inteligencia-artificial/recomendaciones-ia#contenido0.
Competencias
Competencias Básicas
- CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
- CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
- CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
- CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
- CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Competencias Generales
- CG01. Habilidades cognitivas: conocer los principales problemas o retos tecnológicos planteados en el ámbito del máster, conocer los principios de las técnicas o metodologías de solución para dichos problemas propuestas por la comunidad científica y empresarial, conocer las debilidades y fortalezas de dichas soluciones, así como conocer las aplicaciones que este conocimiento tiene en la sociedad actual
- CG02. Destreza para iniciar un trabajo de desarrollo tecnológico original e innovador, en el marco de los problemas descritos en el punto anterior
- CG05. Destrezas tecnológicas: capacidad de usar, evaluar, crear, modificar o extender la herramientas informáticas útiles en la resolución de problemas relacionados con el ámbito del Máster
- CG06. Destrezas creativas y emprendedoras: Capacidad para generar nuevas ideas y para resolver problemas con autonomía y creatividad
- CG08. Competencias personales: capacidad de análisis y síntesis en la resolución efectiva de problemas, así como capacidad de toma de decisiones, organización y planificación. Capacidad de comunicación escrita y oral
- CG11. Habilidades para gestionar la información (habilidad para buscar y analizar información proveniente de fuentes diversas)
Competencias Transversales
- CT01. Competencias interpersonales: capacidad de trabajo en equipo, incluyendo la toma de decisiones en colectivos o grupos. Habilidades en las relaciones interpersonales. Habilidades para presentar trabajos y mantener debates en grupo
- CT02. Competencias multidisciplinares: capacidad de asimilación y comunicación de conocimientos de otras disciplinas, así como la integración en equipos de trabajo multidiciplinares
- CT05. Capacidad de comunicación oral y escrita en el ámbito profesional con especial énfasis en la redacción de informes técnicos.
- CT06. Capacidad para transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado, como no especializado
- CT09. Capacidad de comunicación en lengua extranjera, particularmente en inglés
- CT15. Respeto a los derechos fundamentales y de igualdad
- CT16. Capacitad para proyectar los conocimientos, habilidades y destrezas adquiridos para promover una sociedad basada en los valores de la libertad, la justicia, la igualdad y el pluralismo.
Resultados de aprendizaje (Objetivos)
Conocimientos o contenidos
C8-Explica las técnicas de data warehousing y business intelligence, así como los sistemas de apoyo a la toma de decisiones, y cómo contribuyen a mejorar la inteligencia colectiva y la formación empresarial.
Competencias
HD8-Utiliza herramientas de business intelligence y sistemas de apoyo a la toma de decisiones para analizar datos y obtener ideas que impulsen la estrategia de negocio y para fomentar la inteligencia colectiva y la formación en la empresa.
Habilidades o destrezas
COM8-Implementa y evalúa soluciones de business intelligence como sistemas de apoyo a la toma de decisiones, así como estrategias de inteligencia colectiva, promoviendo la formación continua y la adaptación a las necesidades de aprendizaje en las empresas.
Programa de contenidos Teóricos y Prácticos
Teórico
- Identidad digital y comunidades online. El ecosistema de Aprendizaje Digital. Evolución de la Web 2.0 y características de la cultura participativa. La sociedad red y la vida en tiempo real. Los espacios virtuales y comunidades de prácticas
- Creación individual y creación colectiva. Técnicas de ideación y creatividad: UX & Design Thinking. Modelo de negocio: Wikinomía. Herramientas de inteligencia colectiva y comunicación social. Estrategias de difusión
- Modelos de aprendizaje. Técnicas de análisis y dinamización. Análisis sobre redes sociales. La Web 2.0 aplicada al conocimiento y difusión de las empresas
- Difusión del conocimiento. Recursos educativos en abierto. Nuevos entornos de aprendizaje. PLE. Movilidad y realidad aumentada. Aprendizaje en contexto y navegación social
Práctico
-
Actividades Individuales: Estudio de la identidad digital. Creación del espacio personal de trabajo. Uso y análisis de herramientas web 2.0.
-
Actividades Grupales: Creación de comunidades virtual. Presentación y análisis de resultados.
Bibliografía
Bibliografía fundamental
- BACON, J. (2009). The Art of Community. O’Reilly
- COBO, C., & PARDO, H. (2007). Planeta web 2.0. Inteligencia colectiva o medios fast food. Grup de Recerca d’Interaccions Digitals. Universitat de Vic. [http://www.planetaweb2.net/]
- GÓMEZ VIEITES, A., OTERO BARROS, C. (2011). Redes sociales en la empresa. La revolución e impacto a nivel empresarial y profesional. Ed. RA-MA.
- LÈVY, P. (2004) Inteligencia Colectiva. Por una antropología del Ciberespacio. Organización Panamericana de la Salud [http://inteligenciacolectiva.bvsalud.org/]
- SEGARAN, T. (2008). Inteligencia Colectiva: Desarrollo de aplicaciones Web 2.0. Anaya Multimedia, O’Reilly.
- MALONE, T.W., BERNSTEIN M.S.(Eds.) (2015) Handbook of collective intelligence. MIT Press
- SATNAM, A. (2009) Collective intelligence in action. Manning
- SUROWIECKI, J.(2004). The Wisdom of Crowds: Why the Many Are Smarter Than the Few and How Collective Wisdom Shapes Business, Economies, Societies and Nations Little, Brown
Bibliografía complementaria
- FULLAN, M., LANGWORTHY, M. (2014) A Rich Seam: How New Pedagogies Find Deep Learning. Pearson 2014
- KAPTELININ, V., CZERWINSKI, M. (Eds.). (2007). Beyond the Desktop Metaphor. Designing Integrated Digital Work Environments . Cloth, MIT Press.
- WINDLEY, P. (2005). Digital Identity. O’Reilly
Enlaces recomendados
- MIT Handbook of Collective Intelligence [http://scripts.mit.edu/~cci/HCI]
- “This is me” Project. [http://thisisme.rdg.ac.uk/]
- Aprendizaje invisible. [http://www.aprendizajeinvisible.com/]
- Educational networking [http://www.educationalnetworking.com/]
Como apoyo a la enseñanza y aprendizaje de esta asignatura, se usará la Plataforma de Recursos de Apoyo a la Docencia (PRADO) de la Universidad de Granada: https://prado.ugr.es.
Metodología docente
- MD01 Exposición de conceptos en clases magistrales
- MD03 Aprendizaje individual mediante la realización de trabajos
- MD04 Aprendizaje grupal mediante el debate y la realización de trabajos
- MD07 Tutorización grupal
- MD10 Análisis de entornos de trabajo reales
Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final.)
Evaluación Ordinaria
La calificación global responderá a la puntuación ponderada de los diferentes aspectos y actividades que integran el sistema de evaluación, utilizando de forma orientativa, la siguiente ponderación:
- Actividades y conocimiento individuales del alumno/a sobre competencias adquiridas: 40%
- Evaluación de Actividades y trabajo grupal del alumno/a: 40 %
- Exposición de trabajos y participación en debates: 20%
La materia se evaluará siguiendo un sistema de evaluación continua.
Evaluación Extraordinaria
La evaluación consistirá en la realización de un trabajo teórico-práctico y su posterior defensa oral sobre la temática de la asignatura. Se calificará atendiendo a calidad y relevancia del trabajo realizado así como competencias demostradas en su exposición.
Evaluación única final
La evaluación será similar a la evaluación extraordinaria.
Información adicional
Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).