Periodo académico 2019-1S
| Actividad | Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor/Tutor |
|---|---|---|---|---|---|
| CLASE PRÁCTICA | (1) - CLASE PRÁCTICA - GRUPO 1 - BOGOTÁ | 21/01/2019 - 18/05/2019 | MIÉRCOLES 15:00 - 18:00 | ROBÓTICA EDUCATIVA - M7A - 304 | IVAN FERNANDO CHAPARRO MORA |
La visualización de datos hace visible la información y utiliza el inmenso poder que tienen los objetos e imágenes para dar significado a la información que genera la sociedad. Así se da un terreno óptimo para tomar decisiones y resolver problemas con la intuición, las emociones y la creatividad. La oportunidad y el desafío que plantea la visualización de información como herramienta cognitiva, ayuda a explorar, analizar y comunicar, pero sobre todo, a responder preguntas y transformar realidades. En un ambiente colaborativo se comprenden los principios básicos a tener en cuenta para volver visibles los datos, integrar la funcionalidad con la estética, y usar correctamente herramientas análogas y digitales con la necesidad de experimentar cada día con formas innovadoras que permitan un análisis profundo en diversos contextos. Se aplican las evaluaciones Mentor – Estudiante y Estudiante a Mentor y otros dos módulos que abarca el proyecto final en el que se hace una evaluación Mentor - Estudiante y Evaluación por expertos.
En un enfoque pedagógico interdisciplinar y colaborativo el estudiante logrará
las competencias que le permitan:
Descubrir: ¿Cómo usar los datos para desarrollar aplicaciones, crear
visualizaciones e investigar?, ¿Qué oportunidades promete la visualización de
datos? ¿Cuáles son las tendencias? ¿Cómo solicitar, analizar y publicar en la
plataforma de datos abiertos para descubrir su poder y contar historias?
Preparar: Casos de aplicación, los pasos para desarrollar un proyecto de
visualización y las técnicas análogas y digitales.
Practicar: El diseño y la construcción de un sistema de visualización
análogo así como las herramientas para descubrir, participar, visualizar y
publicar infografías con gran impacto.
Conceptos, habilidades y actitudes que todo emprendedor tecnológico debe
saber para ser parte de esta apasionante revolución digital capaz de
transformar datos en historias. Estos objetivos se logran con el compromiso y
la participación activa del estudiante en el curso, los talleres y las
actividades que oferta el LAB.
En cada reunión el grupo se enfrenta a una situación problemática
relevante y abierta que demanda una acción concreta para lograr un resultado
real. Los recursos, conocimientos y herramientas empleados en cada reto, son
el insumo para abordar el proyecto final que será presentado en diferentes
contextos en los que se muestran los datos como una fuente de riqueza para la
sociedad y para el país.
Con la conformación de un equipo interdisciplinar y un ambiente de aprendizaje
estimulante, se trabajará bajo la modalidad de proyectos. El objetivo es
comprender el proceso de creación de instalaciones interactivas y gráficos
informativos, para emplearlos como una vía de navegación hacia el
conocimiento, el análisis y la transformación en diversos contextos.
El proyecto contempla los siguientes objetivos específicos:
a. Descubrir (Entender el reto / Preparar la investigación / Recolectar
inspiración)
Descubrir nuevos conocimientos y comunicar los ya existentes.
Descubrir, basados en un análisis de objetivos, funcionalidad o
público, los objetos físicos o gráficos para cada visualización o para cada
historia.
Descubrir la articulación sinérgica que existe entre los datos, el
algoritmo y la creación artística.
Analizar críticamente diferentes infografías de medios escritos y
digitales para proponer mejoras.
b. Interpretar (Contar una historia / Buscar un significado / Enmarcar
las posibilidades)
Interpretar las jerarquías informativas para dar más importancia a
ciertos elementos dentro de una composición visual.
c. Idear (Generar ideas y Refirnarlas)
Idear métodos para traducir narrativas lineales en fragmentos de
narración visual.
d. Experimentar (Prototipar / Obtener Feedback)
Diseñar proyectos de visualización de datos utilizando lápiz y papel,
objetos cotidianos o incluso basura.
Explorar las plataformas Open Source utilizadas en las etapas de
visualización de la información.
e. Evolucionar (Dejar huella de los aprendizajes / Moverse más allá)
Utilizar las técnicas y herramientas de otras disciplinas
(videojuegos, programación, robótica, vídeo Mapping, por ejemplo) para crear
visualizaciones interactivas que se publiquen en la plataforma de datos
abiertos. Se presenta el 10 de Mayo como POSTER en la Semana 14 durante el
OpenDAY de TadeoLAB. Se debe crear una MEMORIA (Video + Bitácora) del curso
que muestre procesos y resultados que se puedan difundir para socializar lo
logrado.
Las actividades en clase se materializan en 6 entregables:
Las mentores debe proponer este semestre 3 retos: El primero lo
solucionarán utilizando las metodologías propias de la electiva. El segundo
proporciona soluciones utilizando herramientas. Estas se basarán mucho en los
talleres que se impartan en el LAB. El reto final mezcla metodologías y
herramientas. Incluye el OpenDAY como un día relevante dentro de la evaluación
del proceso y la evaluación con expertos al final para finalizar la electiva.
El resultado final incluye POSTER, PROTOTIPO, VIDEO y PITCH en el EVENTO CON
PROFESIONALES ORGANIZADO POR TADEOLAB Y LOS MEJORES PROYECTOS SERÁN
PRESENTADOS EN EL OPENDAY TADEOLAB 2018. El poster será diseñado por los
estudiantes de cada electiva según modelo que enviará la coordinación del LAB.
Especificar Metodologías, Herramientas propias de la electiva que permite
trabajar un mismo tema con enfoques diferentes según la electiva. Igualmente
el montaje del OpenDAY será realizado la semana 14. Los profesores de las
electivas deben separar un tiempo para la colaboración en el montaje y
desmontaje de las piezas u organizarse con estudiantes responsables de su
electiva para ello.
El curso provee de un escenario que permite a los estudiantes involucrarse de
manera colaborativa en la resolución de un reto relevante, al tiempo que
brinda la oportunidad de aprender y autoevaluarse. La metodología incorpora
los elementos de pensamiento de diseño para cada reto en un ciclo continuo:
• Reto: Problemática y definición.
• Generar ideas: Primeras reflexiones sobre el reto.
• Múltiples perspectivas: Diferentes acercamientos sobre el reto y
posibles formas de abordarlo.
• Investigar y revisar: Participación en actividades de investigación,
revisión, e información.
• Prototipar: Creación de modelos.
• Probar la destreza: Autoevaluación formativa por parte del estudiante.
• Presentar y publicar la solución: Presentación de los productos y
resultados logrados.
SEMANAS 1 A 3: “DESCUBRE”
Proyecto corto – Metodologías y Empatía – Ejercicios de introducción.
Charla introductoria sobre visualización análoga, Definición e
importancia de los conceptos de datos, información y conocimiento. De la
información al conocimiento. Arte y eficacia comunicativa.
Fundamentos y utilidad del lenguaje visual. Impacto de las tecnologías
de la información en los sistemas de conocimiento y el flujo de datos. El
fenómeno de Big Data.
EVALUACIÓN PROFESOR - ALUMNO
AUTOEVALUACIÓN DEL CURSO POR PARTE DE LOS ESTUDIANTES
33% de la nota
SEMANAS 4 A 6 : TOOLKIT / LA CAJA DE HERRAMIENTAS
Segundo proyecto
Herramientas, Invitados, Salidas de Campo –Proyecto
Historia de la visualización de datos
El nacimiento de la ilustración científica
Ejemplos más representativos a los largo de la historia.
Tendencias e Ideologías actuales
Diferencia entre visualización de datos e infografía (visualización de
la información).
Consideraciones estéticas de la visualización de datos.
Expectativas de la visualización de datos.
Análisis de las distintas técnicas de visualización de datos
Visualización de la información
Las distintas etapas en Visualización de Información.
Las herramientas de interacción en el proceso de visualización.
Visualización Análoga
Visualización de información con objetos cotidianos.
Intervención urbana con datos.
Visualización Digital
Revisión de los conceptos básicos de la programación.
Presentación de las principales plataformas de programación.
Visualización de información a partir de redes sociales
Estructuras de Datos.
Manejo Archivos data.
Interfaz y Gráficas básicas
EVALUACIÓN PROFESOR - ALUMNO
AUTOEVALUACIÓN DEL CURSO POR PARTE DE LOS ESTUDIANTES
33% de la nota
SEMANAS 7 A 16: “PROYECTO FINAL”
Proyecto Final – Se presenta el PITCH, EL VIDEO, EL PROYECTO DE
VISUALIZACIÓN ANÁLOGA Y DIGITAL
Herramientas para la elaboración del poster y el video
Selección del conjunto de datos. Selección de la técnica de
visualización.
Orientación, revisión y seguimiento del proyecto de visualización.
Publicación en la plataforma de datos abiertos.
Trabajo de Campo
Desarrollo y presentación de los proyectos.
Conclusiones
EVALUACIÓN PROFESOR - ALUMNO
AUTOEVALUACIÓN DEL CURSO POR PARTE DE LOS ESTUDIANTES
EVALUACIÓN REALIZADA POR EXPERTOS / USUARIOS / CLIENTES Presentando el
Pitch, el video y el Proyecto
EVALUACIÓN DEL PROCESO.
34% de la nota
Las bibliografías se van actualizando para todas las electivas en el DRIVE
conjunto para las electivas con el fin de que los estudiantes de todo el LAB
tengan acceso a esta información que es dinámica y cambia según el semestre y
la temática que se aborde.