Prueba

La lógica matemática y computacional son materias básicas en la mayoría de las titulaciones universitarias relacionadas con la Ingeniería Informática. Son fundamentales en el estudio de bases de datos, complejidad computacional, lenguajes de programación, inteligencia artificial, diseño y verificación de sistemas hard y soft, entre otros. Sin embargo, para estudiantes de un primer curso no es inmediato reconocer las conexiones entre la lógica y lo que necesitarán aprender en estudios futuros. Para mitigar esta sensación de desconexión entre contenidos básicos y más avanzados hemos adaptado la metodología de la asignatura de Lógica incorporando el uso de DeduccionNatural.pl, una herramienta implementada en Prolog (lenguaje de programación lógica), para la resolución y corrección de las demostraciones de deducción natural en lógica proposicional. Justificación ¿Por qué lo hacemos? Desde nuestro punto de vista, un objetivo principal de la asignatura Lógica es el de introducir algunos sistemas de demostración formal. Para la mayoría de los alumnos no es inmediato justificar correctamente la validez de un razonamiento o la resolución de un problema concreto y necesitan de una amplia introducción a los lenguajes formales para aprender esta destreza. Para motivar a los alumnos se decidió desarrollar e incorporar a la metodología docente un programa escrito en programación lógica, DeduccionNatural.pl, cuya función principal es la comprobación automática de la corrección de demostraciones en el sistema de deducción natural, en el contexto de la lógica proposicional. Desarrollo Objetivos Objetivo principal: Concienciar a los alumnos de la importancia de la Lógica en las carreras de la rama de Informática y que comprendan la similitud entre las demostraciones matemáticas y los programas informáticos. Objetivos secundarios: El primer objetivo secundario está encaminado a disponer de material didáctico (en abierto) adecuado El segundo se refiere a las acciones necesarias para diseñar una actividad que no requiera adaptar la guía docente de la asignatura de modo que permita su replicación por otros docentes (en otras universidades) Finalmente, la evaluación del impacto de la actividad propuesta Resultados Metodología de Análisis Equipo docente Joaquín Arias Desde septiembre de 2020 soy profesor en la Universidad Rey Juan Carlos. En febrero de 2020 obtuve el doctorado en Software, Sistemas y Computación con mención cum-laude y distinción internacional, culminando un camino que empezó en 2011 cuando me matriculé en el grado en Matemáticas e Informática en la ETSIInf de la Universidad Politécnica de Madrid. Desde 2013 he trabajado como investigador pre-doctoral en IMDEA Software Institute donde he participado en numerosos proyectos internacionales y nacionales realizando dos estancias de más de tres meses: en Dallas y Helsinki (co- financiado por el programa de innovación y emprendimiento de EIT-Digital). Con anterioridad (en 2002) obtuve en título de arquitecto por la Universidad Politécnica de Madrid desde 2002 y durante más de 10 años trabajé como arquitecto y gestor de proyectos residenciales en Madrid, Marbella y Rumanía. Iván Ramírez Soy profesor en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la URJC, y colaborador en el Grupo de Investigación CAPO. Líneas de investigación e intereses generales: Mis intereses abarcan desde la teoría del aprendizaje automático a métodos variacionales aplicados a la Visión Artificial, y de forma más general, a la Inteligencia Artificial: Image Processing; Representation Learning; Robustness in Machine Learning; Bayesian Neural Networks; Generative Models; Fairness in Machine Learning.

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