Los resultados de aprendizaje de esta asignatura son:
RA3: El alumno conoce qué es la transformación digital de la empresa y diferentes maneras de aplicarla.
RA4: El alumno conoce el papel que las nuevas tecnologías tienen en la transformación digital de la empresa
Tipos de transformación digital
Formas de diseñar la transformación digital
Formas de aplicar la transformación digital en la empresa
Big Data, Data Science
Artificial Intelligence, Machine learning, Deep Learning y Internet of Things
Realidad virtual, aumentada y extendida
Smart manufacturing, impresión 3D / Fabricación aditiva
Modalidad Presencial
La metodología docente empleada en la modalidad presencial está dividida en cuatro pasos para cada una de las sesiones que componen las asignaturas del programa:
Los alumnos han de preparar en casa las tareas previas de la sesión recomendadas por el profesor: lectura de un artículo, visualización de un vídeo, resolver un caso práctico o ejercicio, etc. De esta manera el alumno prepara el tema de la sesión y adquiere un conocimiento previo que le permitirá aprovechar mejor la sesión junto al profesor y el resto de compañeros.
El profesor dedica la primera parte de la sesión a trabajar los conceptos relacionados con la temática del día, fomentando el debate y la discusión entre los alumnos aprovechando que éstos han preparado las tareas previas y parten de un conocimiento previo.
El profesor dedica la segunda parte de la sesión al análisis, debate y resolución del caso práctico o ejercicio propuesto en las tareas previas. De esta manera los conceptos tratados en la primera parte de la sesión se llevan a un entorno práctico para fortalecer el aprendizaje del alumno. Es imprescindible que los alumnos trabajen el caso o ejercicio en casa para aprovechar al máximo las aportaciones del resto de compañeros durante la segunda parte de la sesión, así como realizar aportaciones de valor al grupo.
Se recomienda a los alumnos preparar en casa las tareas posteriores de la sesión recomendadas por el profesor, que tienen como objeto acabar de asentar los conocimientos tratados y trabajados en clase.
Modalidad Online Guided
La metodología docente empleada en la modalidad online se basa en una metodología propia desarrollada por La Salle URL denominada SDBL (Self Directed Based Learning). SDBL es una metodología activa basada en el aprendizaje situacional y el aprendizaje autodirigido. Con el aprendizaje situacional se enseña al alumno, a través de los retos, a abordar problemas y situaciones reales de la empresa con los que puede consolidar los nuevos conocimientos adquiridos. Con el aprendizaje autodirigido, el alumno decide cómo avanzar en su formación a partir de su experiencia previa.
Semanalmente, la plataforma LMS (Learning Management System) libera el contenido de un nuevo tema. El funcionamiento de la semana es el siguiente:
Sesión síncrona de kick-off :
o El profesor hace una visión general de los contenidos y tareas que el alumno se encontrará a lo largo de la semana. El objetivo de este encuentro es tratar de descubrir y desvelar a nivel personal qué aspectos de los que se van a tratar en la semana pueden resultar más difíciles a título individual para el alumno.
o El profesor resuelve posibles dudas de los alumnos acerca del tema de la semana anterior.
Entre conexiones síncronas:
o El alumno visualiza el contenido de las sesiones y desarrolla las tareas que se le encomiendan acerca del tema de la semana para consolidar conocimiento e identificar dudas.
Sesión síncrona de check point:
o El profesor resuelve las dudas que puedan tener los alumnos acerca de los contenidos de la semana en curso.
o El profesor presenta contenido adicional o casos prácticos, que resulten interesantes para los alumnos.
o El profesor genera debate y discusión entre los alumnos sobre el contenido de la semana en curso con el objetivo de ayudar al alumnado en su asimilación, por tanto, mejorando su aprendizaje.
o El profesor aporta retroalimentación oral acerca de los entregables registrados por los alumnos en el pozo de feedback de la semana anterior, haciendo hincapié en las dificultades y errores encontrados. Esta instancia es únicamente de retroalimentación y no de calificación. Los pozos de feedback son un instrumento para que los alumnos puedan validar con el mentor, a líneas generales, la resolución a las tareas planteadas. De esta forma, los pozos de feedback se crean pensando en dar una oportunidad a los alumnos para tantear las respuestas con el mentor. A partir de la retroalimentación que facilita el mentor, el alumnado podrá terminar de desarrollar la tarea y presentarla con carácter de entregable final, con la ventaja de haber tenido asesoramiento previo por parte del profesor.
Resto de la semana. El objetivo es terminar el desarrollo de las tareas de la semana en curso a partir de las aclaraciones recibidas en la sesión síncrona de check point para superar los ejercicios, tareas y/o entregables del tema. Cabe mencionar que la mayor parte del tiempo dedicado durante esta última parte de la semana debería ser empleado en resolver las tareas y entregables, más que en asimilar contenido (aspecto que debería haber quedado resuelto entre las sesiones de kick-off y check point).
La plataforma LMS hace la apertura gradual de contenido (semana a semana) para que todo el grupo siga el mismo itinerario académico. Dicho de otra forma, la apertura secuencial de temas se hace para que todos los alumnos del programa estén trabajando en las mismas materias simultáneamente.
Modalidad Online Self Driven
La metodología docente empleada en la modalidad online es una metodología activa basada en el aprendizaje situacional y el aprendizaje autodirigido. Con el aprendizaje situacional se enseña al alumno, a través de los retos, a abordar problemas y situaciones reales de la empresa con los que puede consolidar los nuevos conocimientos adquiridos. Con el aprendizaje autodirigido, el alumno decide cómo avanzar en su formación a partir de su experiencia previa.
El profesor (mentor) guía al alumno en la asignatura. El profesor hace un seguimiento activo de los alumnos dando directrices, indicaciones y resolviendo las dudas que se le puedan plantear. La comunicación entre el profesor y el alumno se realiza mediante la plataforma de aprendizaje. A petición del profesor y/o el alumno se pueden realizar sesiones de seguimiento síncronas mediante videoconferencia.
El profesor de la asignatura da el soporte que requiere el alumno durante todo su proceso de aprendizaje de ésta. El alumno debe contactar con su profesor mediante el foro general de la asignatura para resolver las dudas que le vayan surgiendo.
Al iniciar la asignatura el alumno ha de visualizar el vídeo de presentación de esta (KickOff) que dispone en la plataforma de aprendizaje. En este KickOff se introduce la asignatura, se explican los objetivos de aprendizaje, los contenidos, la estructura, el plan de trabajo, las tareas a realizar, los entregables y los criterios de evaluación.
El alumno empieza la asignatura por la sesión 1 y la visualización de los contenidos se realiza por sesiones. Todas las sesiones tienen un test de evaluación. Cuando el alumno ha superado el test de evaluación de una sesión, ya podrá acceder a la siguiente sesión.
Cada sesión está formada por contenidos, video-lecciones, presentaciones, lecturas, recursos y/o tareas de distinto formato. Así mismo, en cada sesión se dispone de una guía de aprendizaje que acompaña al alumno durante el proceso de aprendizaje, indicándole las tareas que se han de completar y el uso de los materiales de la sesión.
El profesor realiza un seguimiento del alumno y si éste no avanza en la finalización de las sesiones, el profesor le alerta y le ofrece soporte para que las vaya finalizando. De la misma forma, si el alumno se demora en la realización de los entregables, el profesor le contacta para darle soporte y así ayudarle en su proceso de aprendizaje.
Al finalizar la sesión, se recomienda al alumno que visualice el vídeo de WrapUp en el que se revisa lo que ha realizado y aprendido.
A continuación, se resumen los pasos que deben seguir los alumnos para cursar la asignatura:
1. Visualizar el vídeo de KickOff de la asignatura.
2. Estudiar la primera sesión:
a. Visualizar el vídeo de KickOff de la sesión.
b. Realizar las tareas indicadas siguiendo el orden propuesto en la guía de aprendizaje de la sesión.
c. Realizar y superar el test de evaluación de la sesión.
d. Visualizar el vídeo de WrapUp de la sesión.
3. Estudiar la segunda y tercera sesión de la asignatura.
4. Depositar el entregable del primer tema.
5. Estudiar la cuarta, quinta y sexta sesión y revisar el retorno del primer tema.
6. Depositar el entregable del segundo tema.
7. Estudiar la séptima y octava sesión y revisar el retorno del segundo tema.
8. Depositar el entregable del tercer tema.
9. Revisar el retorno dado por el profesor del tercer tema.
10. Visualizar el vídeo de WrapUp de la asignatura.
11. Realización con el profesor de la entrevista final de la asignatura.
Modalidad Presencial
Actividades de evaluación altamente significativas:
Trabajo de asignatura 30%: Cada grupo deberá depositar en el pozo, antes de la última sesión, la resolución del caso DMF (Design and Making Fashion) en ppt, con una extensión máxima de 10 diapositivas y se presentará en formato PDF.
Caso práctico 40%: Cada alumno deberá depositar en el pozo, antes de la última sesión, una hoja en Word en la que explique sus conclusiones personales sobre el caso DMF (Design and Making Fashion).
Test final 30%: En la última sesión los alumnos deberán superar un test de elección múltiple.
La asignatura queda aprobada con una nota igual o superior a 5.
Modalidad Online Guided
La evaluación se realiza en base a la resolución de 2 entregables y un cuestionario cuya ponderación es la siguiente:
Entregable: 40%
Cuestionario: 20%
Entregable final de la asignatura: 40%
La calificación es sobre 10 y se aprueba con una nota igual o mayor que 5 y es necesario aprobar cada entregable por separado para aprobar la asignatura.
Sobre el entregable final, el profesor tendrá una entrevista con el alumno para garantizar que el alumno ha adquirido los conocimientos. Si el alumno no supera esta entrevista, no se considerará aprobada la asignatura.
Periodo de recuperación: Se deberán entregar los trabajos que no se hayan aprobado en la convocatoria ordinaria, en este caso, la nota máxima es un 7.
Normativa de copias: https://www.salleurl.edu/es/normativa-de-copias
Modalidad Online Self Driven
La evaluación se realiza en base a la resolución de 3 entregables y se pondera de la siguiente manera:
· Entregable del Tema 1 (sesiones 1, 2 y 3): 33%
· Entregable del Tema 2(sesiones 4, 5 y 6): 33%
· Entregable del Tema 3 (sesiones 7 y 8): 34%
El profesor publicará el retorno y la nota final de cada entregable (en una escala de 0 a 10, con un aprobado a partir de 5, inclusive) a partir de los criterios anteriores antes de transcurridos 7 días naturales desde la fecha de presentación del entregable. La no entrega de un entregable se considerará como no presentado (NP) en la nota final del entregable.
Si un alumno no ha presentado un entregable durante los términos fijados en la asignatura, la calificación final de la asignatura será un no presentado (NP).
Una vez evaluado un entregable, el alumno no dispone de más entregas para su evaluación.
Si la nota de todos los entregables es igual o superior a 4, la nota final de los entregables se corresponde con la media ponderada de la nota de los mismos. En el caso que la nota de un entregable sea inferior a 4, se considera la asignatura suspendida, independientemente de las notas del resto de los entregables y por tanto deberá repetir la asignatura.
Cuando el alumno ha realizado la entrega de todos los entregables de la asignatura, realiza una entrevista síncrona con el profesor mediante videoconferencia. En la entrevista el profesor verifica la identidad del alumno (documento de identidad, pasaporte o equivalente), la autoría de los entregables y la adquisición de conocimientos y competencias de la asignatura. La entrevista se realiza durante los 7 días naturales a partir de la fecha de entrega del último entregable de la asignatura.
Si en la entrevista del final de la asignatura que realiza el profesor con el alumno, éste revela un nivel de conocimientos y competencias coherentes con que reflejan los entregables y la actividad en la plataforma de aprendizaje de éste, la nota del alumno corresponderá a la nota final calculada según los parámetros descritos con anterioridad (quizás ligeramente modificada al alza o a la baja para reflejar aspectos detectados durante la entrevista).
Si en la entrevista del final de la asignatura el profesor detecta lagunas importantes en los conocimientos y competencias del alumno que no se corresponden con lo que reflejan los entregables y la actividad en la plataforma de aprendizaje, o actividades de copia o de plagio (u otros comportamientos no éticos) podrá modificar drásticamente la nota de dicho alumno e, incluso, suspenderlo.
La nota final de la asignatura en el expediente académico será, bien un NP, bien un número entero entre 0 y 10, ambos inclusive. Se aprobará la asignatura con una nota mayor o igual que 5 (sobre la escala de 10, 5 sobre 10). El 0 se reserva exclusivamente para situaciones de copia, plagio, u otros comportamientos no éticos.
El profesor publicará la nota final de la asignatura (en una escala de 0 a 10, con un aprobado a partir de 5, inclusive) a partir de los criterios anteriores y durante las 24h siguientes de la realización de la entrevista.
Modalidad Presencial
Test: respuestas acertadas
En la resolución de ejercicios y trabajos de asignatura los criterios a tener en cuenta son:
 Compresión de la situación planteada
 Definición y análisis de los problemas planteados por el caso
Registro de los temas principales
 Soluciones propuestas
Realismo y adecuación de la/s solución/es propuesta/s
Argumentación de defensa de las mismas
Fortalezas y beneficios de la/s propuesta/s
Implicaciones de la/s propuesta/s (económicas y de gestión)
Modalidad Online Guided
Cuestionario: Respuestas del test.
Entregables:
Compresión de la situación planteada
Definición y análisis de los problemas planteados por el caso
 Registro de los temas principales
Soluciones propuestas
 Realismo y adecuación de la/s solución/es propuesta/s
 Argumentación de defensa de las mismas
 Fortalezas y beneficios de la/s propuesta/s
 Implicaciones de la/s propuesta/s (económicas y de gestión)
Modalidad Online Self Driven
Entregables:
Compresión de la situación planteada
Definición y análisis de los problemas planteados por el caso
 Registro de los temas principales
Soluciones propuestas
 Realismo y adecuación de la/s solución/es propuesta/s
 Argumentación de defensa de las mismas
 Fortalezas y beneficios de la/s propuesta/s
 Implicaciones de la/s propuesta/s (económicas y de gestión)
eBusiness 2.0: RoadMap for success, Ravi Kalakota & Marcia Robinson. Addison-Wesley.
Digital Transformation Industry 4.0, Jayaraman Kalaimani & Prashant Kumar, 2018
Qué haremos cuando las máquinas lo hagan todo, Malcom Frank, Paul Roehrig, Ben Pring, 2018
A handbook of Business Transformation Management Methodology, Axel Uhl & Lars Alexander Gollenia, 2016
The Bleeding Edge: The Dog Days of IoT, Dustin Brewer, Principal Futurist, ISACA, 2020.
Internet of Things for Industry 4.0: Design, Challenges and Solutions (EAI/Springer Innovations in Communication and Computing), G. R. Kanagachidambaresan, R. Anand, E. Balasubramanian, V. Mahima, 2020.
Securing the Internet of Things, Shancang Li Li Da Xu, 2017
Secure and Smart Internet of Things (IoT). Using Blockchain and Artificial Intelligence (AI), Ahmed Banafa, 2020.
The Intelligence Revolution. Transforming your business with IA, Bernard Marr, 2020.
Big Data Management: Data Governance Principles for Big Data Analytics, Peter Ghavami, 2020.
Big Data: Using SMART Big Data, Analytics and Metrics To Make Better Decisions and Improve Performance, Bernard Marr, 2016.
Big Data como activo de negocio (SOCIAL MEDIA), Gemma Muñoz Vera y Eduardo Sánchez Rojo, 2019.
Analítica de datos: La guía definitiva de análisis de Big Data para empresas, técnicas de minería de datos, recopilación de datos y conceptos de inteligencia empresarial, Herbert Jones, 2019.
The Truth Machine: The Blockchain and the Future of Everythin., Paul Vigna and Michael J. Casey, 2018.
Blockchain: la revolución industrial de internet , Alexander Preukschat, 2017.
Blockchain Revolution , Don & Alex Tapscott, 2016.
https://business.blogthinkbig.com/
https://www.bernardmarr.com/default.asp
https://sloanreview.mit.edu/big-ideas/artificial-intelligence-business-s...
https://robllewellyn.com/digital-business-transformation-tools/
http://openinnovation.net/
La sociedad hiperdigital, Alberto Delgado, 2018
Digital Enterprise Transformation, Axel Uhl & Lars Alexander Gollenia, 2014
Digitalízate, Alberto Delgado, 2016
Capacidad adaptativa, Juan Carlos Eichhloz, 2015
Ciberamenazas y Tendencias Edición 2018. CCN-CERT IA 09/18. Enlace: https://www.ccncert.cni.es/informes/informes-ccn-cert-publicos/2835-ccn-...
Cisco Cybersecurity Report Series. Enlace: https://www.cisco.com/c/en/us/products/security/security-reports.html
Plan Director de Seguridad. Enlace: https://www.incibe.es/protege-tu-empresa/que-te-interesa/plandirector-se...
The Wolf in CIOs Clothing, Tina Nunno, Gartner INC., 2015
Innovación abierta, Henry W. Chesbrough, 2009
Cloud Computing, Advanced Business & IT Strategies to extract Tangible Value, Philippe A. Abdoulaye, 2014
Global Brain, Satish Nambisan, Mohanbir Sawhey, 2008