Guía docente de Estadística y Aplicaciones Informáticas en Arqueología (2661148)

No es necesario que los alumnos tengan aprobadas asignaturas, materias o módulos previos como requisito indispensable para cursar este módulo. No obstante se recomienda la superación de los contenidos y adquisición de competencias de las materias de formación básica y de rama.

Recomendaciones

En el caso de utilizar herramientas de 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 inteligencia artificial en la UGR" publicado en esta ubicación: https://ceprud.ugr.es/formacion-tic/inteligencia-artificial/recomendaciones-ia#contenido0

Se analizará la aplicación a la investigación arqueológica de métodos analíticos desarrollados por otras ciencias y necesarios para la generación de datos imprescindibles en la interpretación histórica. Se estudiarán los datos que muestra el registro arqueológico, básicos para la reconstrucción medioambiental y económica de las poblaciones del pasado: polen, restos carpológicos, antracológicos, sedimentarios, faunísticos, etc.

Para el análisis de los artefactos se explorarán la gestión de bases de datos, el tratamiento de imágenes digitales y el tratamiento vectorial de dibujo arqueológico, y se realizará una aproximación a los modelos y métodos de análisis de datos estadísticos aplicables a diferentes problemas arqueológicos. Se analizará la aplicación de las técnicas informáticas y digitales a la introducción, gestión, almacenamiento, extracción y estudio de la información arqueológica.

• Aplicar las herramientas estadísticas esenciales
• Extraer conclusiones e entender los resultados obtenidos del análisis estadístico de datos arqueológicos
• Familiarizarse con el lenguaje de R
• Desarrollo de habilidades en el procesamiento de imágenes digitales raster
• Desarrollo de habilidades en el dibujo de ilustraciones digitales vectoriales
• Desarrollo de habilidades en la redacción y edición de publicaciones colaborativamente con LaTeX
• Conocimiento de los fundamentos de la Inteligencia Artificial y su aplicación en arqueología

• Parte I: Estadística
  • Tema I.1. Estadística descriptiva.
  • Tema I.2. Asociación entre variables cualitativas.
  • Tema I.3. Regresión y correlación.
• Parte II: Aplicaciones Informáticas en Arqueología
  • Tema II.1. Edición avanzada de documentos y bases de datos gestión bibliográfica. Introducción a LaTeX
  • Tema II.2. Tratamiento raster de imágenes digitales.
  • Tema II.3. Tratamiento vectorial de dibujo arqueológico.
  • Tema II.4. Introducción a la Inteligencia Artificial aplicada a la arqueología

• Parte I
  • Práctica I.0. Introducción al R-Commander.
  • Práctica I.1. Estadística descriptiva.
  • Práctica I.2. Asociación entre variables cualitativas.
  • Práctica I.3. Regresión y correlación.
• Parte II
  • Práctica II.1. Redacción y maquetación con LaTeX de un documento profesional.
  • Práctica II.2. Tratamiento de la imagen digital.
  • Práctica II.3. Documentación digital del dibujo arqueológico.
  • Práctica II.4. Modelado basado en agentes.

• Barceló, J. A. (2007). Arqueología y estadística 1. Editorial Universidad Autónoma de Barcelona.

• British Archaeological Reports International Series, 1015. (2002). Archaeopress.

• Canning, J. (2014). Statistics for humanities. Brighton.

• Ferdig, E. (2013). Design, utilization, and analysis of simulations and game-based educational worlds. IGI Global.

• Fernández Martínez, V. M. (2015). Arqueo-estadística: Métodos cuantitativos en arqueología. Alianza Editorial.

• Rogers, C. (2023). Design made easy with Inkscape: A practical guide to your journey from beginner to pro-level vector illustration (1st ed.). Packt Publishing.

• Styliaras, G., Koukopoulos, D., & Lazarinis, F. (2010). Handbook of research on technologies and cultural heritage: Applications and environments. Information Science Reference.

• Whitt, P. (2023). Beginning photo retouching and restoration using GIMP: Learn to retouch and restore your photos like a pro (2nd ed.). Apress. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-9265-5

• Drennan, R.D. Statistics for Archaeologists. A Commonsense Approach. Springer US, 2009.
• González-Pérez, C. Sistemas de Información para Arqueología: Teoría, Metodología y Tecnologías.
• Mingquan Zhou, Guohua Geng, Zhongke Wu. Digital Preservation Technology for Cultural Heritage. Springer; 2012

• Szep, I. (2022). Inkscape by example : a project-based guide to exploring the endless features of Inkscape and upgrade your skills. Packt Publishing.

• CAA Conference
• Piedrac
• Journal of Open Archaeology Data
• Apache OpenOffice Wiki
• GIMP Tutorials
• Inkscape Tutorials
• Netlogo
• Overleaf

• MD01. Tutorías académicas Podrán ser personalizadas o en grupo. En ellas el profesor podrá supervisar el desarrollo del trabajo no presencial, y reorientar a los alumnos en aquellos aspectos en los que detecte la necesidad o conveniencia, aconsejar sobre bibliografía, y realizar un seguimiento más individualizado, en su caso, del trabajo personal del alumno. 
• MD02. Exposiciones en clase por parte del profesor. Podrán ser de tres tipos: 1) Lección magistral: Se presentarán en el aula los conceptos teóricos fundamentales y se desarrollarán los contenidos propuestos. Se procurará transmitir estos contenidos motivando al alumnado a la reflexión, facilitándole el descubrimiento de las relaciones entre diversos conceptos y tratando de formarle una mentalidad crítica 2) Clases de problemas: Resolución de problemas o supuestos prácticos por parte del profesor, con el fin de ilustrar la aplicación de los contenidos teóricos y describir la metodología de trabajo práctico de la materia. 3) Seminarios: Se ampliará y profundizará en algunos aspectos concretos relacionados con la materia. Se tratará de que sean participativos, motivando al alumno a la reflexión y al debate. 
• MD03. Prácticas realizadas bajo supervisión del profesor. Pueden ser individuales o en grupo: 1) En aula/laboratorio/aula de informática: contacto con el registro arqueológico a través de su conocimiento directo o bien a través de medios audiovisuales o programas informáticos. Se pretende que el alumno adquiera la destreza y competencias necesarias para la aplicación de conocimientos teóricos o normas técnicas relacionadas con la materia. 2) En el campo: se podrán realizar visitas en grupo a yacimientos y conjuntos arqueológicos, Museos, centros de investigación, así como entrar en contacto con la práctica arqueológica a través de la prospección y la excavación con el fin de desarrollar la capacidad de contextualizar los conocimientos adquiridos y su implementación en el registro arqueológico. 
• MD04. Trabajos realizados de forma no presencial Podrán ser realizados individualmente o en grupo. Los alumnos presentarán en público los resultados de algunos de estos trabajos, desarrollando las habilidades y destrezas propias de la materia, además de las competencias transversales relacionadas con la presentación pública de resultados y el debate posterior, así como la puesta en común de conclusiones en los trabajos no presenciales desarrollados en grupo. Las exposiciones podrán ser: 1) De cuestiones prácticas realizadas en casa o 2) De trabajos dirigidos. 

• La evaluación ordinaria de la adquisición de competencias, habilidades y destrezas de la Parte I (Estadística en Arqueología, EA) se llevará a cabo mediante:
  • a) Realización de pruebas/seminarios de clase durante el curso (hasta el 100% de la calificación)
    • Asistencia a clase: 10%
    • Entregas de ejercicios: 20%
    • Prueba de ordenador: 20%
    • Prueba escrita: 50%
  • b) En caso de no superar todas las pruebas de clase, realización de la/s prueba/s no superada/s en la fecha del examen oficial.
• La evaluación ordinaria de la adquisición de competencias, habilidades y destrezas de la Parte II (Aplicaciones Informáticas en Arqueología, AIA) se llevará a cabo mediante:
  • a) Entrega y evaluación de trabajos en ordenador que desarrollen los contenidos prácticos (70% de la calificación)
  • b) Prueba escrita teórica (30% de la calificación).

La calificación final (CF) de la convocatoria ordinaria de la asignatura será computada a partir de las calificaciones de Estadística en Arqueología (CEA) y de Aplicaciones Informáticas en Arqueología (CAIA).

La calificación final se obtendrá como sigue:

• Si CEA es mayor o igual a 3 y CAIA es mayor o igual a 4, la calificación final será la media aritmética entre ambas calificaciones, CF=(CEA+CAIA)/2.
• En el caso de que CEA sea inferior a 3 o CAIA sea inferior a 4, vendrá dada por el mínimo entre 4.9 y la media de ambas partes, CF=mín{4.9, (CEA+CAIA)/2}.

• La evaluación extraordinaria de la Parte I de la asignatura (Estadística en Arqueología) consistirá en:
  • Prueba escrita. 70 % de la calificación
  • Prueba con ordenador. 30% de la calificación.
• La evaluación extraordinaria de la Parte II (Aplicaciones Informáticas en Arqueología) de la asignatura consistirá en:
  • Evaluación del grado de adquisición de competencias relacionadas con los contenidos prácticos de la materia: realización de ejercicios prácticos en ordenador durante el examen (70 % de la calificación).
  • Evaluación del grado de adquisición de competencias relacionadas con los contenidos teóricos de la materia: realización de ejercicios escritos relacionados con los contenidos de la asignatura (30% de la calificación).

La calificación final (CF) de la convocatoria extraordinaria de la asignatura será computada a partir de las calificaciones de Estadística en Arqueología (CEA) y de Aplicaciones Informáticas en Arqueología (CAIA).

La calificación final se obtendrá como sigue:

• Si CEA es mayor o igual a 3 y CAIA es mayor o igual a 4, la calificación final será la media aritmética entre ambas calificaciones, CF=(CEA+CAIA)/2.
• En el caso de que CEA sea inferior a 3 o CAIA sea inferior a 4, vendrá dada por el mínimo entre 4.9 y la media de ambas partes, CF=mín{4.9, (CEA+CAIA)/2}.

A la evaluación única final podrán acogerse aquellos estudiantes que no puedan cumplir con el método de evaluación continua por motivos laborales, estado de salud, discapacidad o cualquier otra causa debidamente justificada. Dicha evaluación deberá ser solicitada por el alumno al Director del Departamento en las 2 semanas posteriores a su fecha de matriculación. En ningún caso acogerse a dicha evaluación única final, supondrá examinarse de menos temario que el descrito en esta Guía Docente.

La evaluación única final seguirá los mismos criterios que la evaluación extraordinaria.

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).

• LaTex
• Gimp
• Inkscape
• R