PLMC2014

Universidad de San Carlos de Guatemala
Unidad Académica: Facultad de Arquitectura
Departamento: Escuela de Diseño Gráfico
Código: 341.
Requisitos: 241 Investigación y Diseño 2
Pensum 2011 / Primer Semestre 2014 / 3er. Ciclo Académico
Asignatura: Lógica y Métodos Cuantitativos
Catedráticos: Ana María Saavedra
Andy Rodríguez
Total Créditos Teóricos: 1
Número de semanas
Horas de clase Presencial
Horas de trabajo independiente
Total Créditos Prácticos: 3.5
14 Semanas
2:30 horas.
6 horas.
Descripción del Espacio pedagógico :
La asignatura propone desarrollar competencias en relación a comunicación visual vinculada a la sociedad a través del
tratamiento lógico cuantitativo de la información para que los estudiantes desarrollen propuestas asertivas en la toma
de decisiones de proyectos de diseño.
A través de la aplicación de estrategias de recolección de información, brindar a los estudiantes el acercamiento con
el grupo objetivo para desarrollar aproximaciones cuantitativas y cualitativas en resolución de problemas de
comunicación visual.
Conocimientos Previos:
Teoría de conjuntos
• Clases de conjuntos
• Operaciones entre conjuntos
• Conectivos Lógicos
• Técnicas de Investigación
Conjunto de Números Reales
• Operaciones básicas
 Propiedades en operaciones
• Radicación y potenciación
• Logaritmos
Aritmética
• Operaciones básicas
• Funciones numéricas y representaciones gráficas.
Algebra
• Operaciones básicas
• Aplicación de operaciones algebraicas
Competencias genéricas de la carrera de Diseño Gráfico
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Resuelve problemas en base a la investigación, el análisis y la síntesis.
Se comunica de manera efectiva a nivel individual y social mediante distintos lenguajes.
Se integra activa y efectivamente al trabajo en equipo.
Aplica valores adaptados a su profesión, contexto y cultura.
Responde proactivamente a demandas y situaciones en el ámbito de su profesión.
Organiza y planifica proyectos de su especialidad de forma efectiva.
Desarrolla habilidades de liderazgo a nivel gremial y empresarial.
Se actualiza constantemente con la tecnología y los conocimientos de la sociedad del siglo XXI.
Se apropia del conocimiento y lo aplica eficientemente en el ámbito de su profesión. Posee la responsabilidad,
la ética y el profesionalismo dentro de todas y cada una de sus actividades de acuerdo a los valores del medio.
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Competencias especificas del área de Métodos y Proyectos:
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Desarrolla bases de información para la toma de decisiones informadas en procesos y proyectos de diseño
Fundamenta propuestas de comunicación visual en métodos de diseño.
Aporta soluciones a problemas de comunicación basadas en aplicación de métodos y técnicas de
investigación y diseño.
Sub-competencias de la asignatura:
1. Enjuicia argumentos relacionados con la comunicación visual para garantizar su consistencia y pertinencia
con base en criterios de lógica.
2. Construye evidencias cuantitativas para fundamentar la toma de decisiones informadas en procesos y
proyectos de diseño utilizando software para estadística.
Áreas temáticas:
Fundamentos de investigación cuantitativa para el diseño
•
•
•
•
Razonamiento lógico y cuantitativo de problemas de comunicación visual identificados.
Desarrollo de la estructura del razonamiento.
Elaboración/validación/aplicación/interpretación de información cuantitativa.
Elaboración/validación/aplicación/interpretación de información estadística para la toma de decisiones
de diseño visual.
Aplicaciones estadísticas computarizadas
• Plan de análisis: elaboración de informes de análisis cuantitativo
• Estrategia metodológica: diseño de investigación cuantitativa
• Tratamiento de la información.
• Aplicación de software estadístico.
Metodología de enseñanza-aprendizaje
La asignatura se desarrollará utilizando metodología activa y participativa basada en la resolución de problemas,
buscando promover el autoaprendizaje para formas profesionales competentes en el desarrollo de la
comunicación visual. Entre las estrategias a emplear están:
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
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Aprendizaje basado en proyectos
Aprendizaje basado en problemas
Aprendizaje cooperativo
Asesoría individual

Resolución de problemas
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Técnicas para el desarrollo del pensamiento
complejo
Aplicación de guías de aprendizaje
Indicadores de logro:
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
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
El estudiante
Aplica el razonamiento lógico en las propuestas de diseño.
Utiliza de manera efectiva software estadístico para el procesamiento, análisis e interpretación de información.
Interpreta la información desde la perspectiva lógica/cuantitativa en la investigación del diseño.
Toma decisiones durante el proceso de diseño con base en el análisis inferencial de información.
Metodología de evaluación:
El profesor(a) establecerá las estrategias de evaluación valorando que sea un proceso integral, participativo y
permanente; utilizando autoevaluación, coevaluación y heteroevaluación. En el proceso se realizará: evaluación
diagnóstica para conocer los aprendizajes previos de los estudiantes, evaluación formativa que permitirá conocer los
avances de aprendizaje y saber cuándo avanzar, detenerse o retroalimentar y evaluación sumativa que permitirá a
través de diferentes actividades asignar la nota numérica para certificar los conocimientos aprendidos por los
estudiantes. Es decir, la evaluación siempre buscará la reflexión y mejora del proceso enseñanza y aprendizaje.
Entre las estrategias de evaluación que se utilizarán están: mapas mentales, mapas conceptuales, diario reflexivo,
portafolio,…
Bibliografía básica:
Lógica
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3.
4.
5.
6.
Caorsi, C. (1996). Introducción a la Lógica y sus aplicaciones. Montevideo: Fundación de Cultura Universitaria.
Copi, I. (1995). Introducción a la Lógica. Madrid: Eudeba.
Deaño, A.(1999). Introducción a la Lógica Formal. Madrid: Alianza Editorial.
Miller, Ch. , Heeren, V. y Hornsby, J. (2008). Estrategias de Razonamiento. Mexico: Pearson Educacion.
Ducrot, O. (1984). El decir y lo dicho. Madrid: Hachette.
Garrido, M.(1974). Lógica simbólica. Madrid: Tecnos.
Estadística
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2.
3.
4.
5.
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7.
Galtung, J.(1973). Teoría y métodos de la investigación social. Buenos Aires: Eudeba.
Glass, G. & Stanley, J.(1986). Métodos estadísticos aplicados a las ciencias sociales. México: Prentice-Hall.
Pagano, R. (1999). Estadística para las ciencias sociales del comportamiento. México: Thomson.
Spiegel, M. (1987). Probabilidad y estadística. Mexico: Mac. Graw Hill.
Meyer, P. (1973). Probabilidad y Aplicaciones Estadisticas. Mexico: Fondo educativo Interamericano, S.A.
Sarabia, J. M. (2000): Curso Práctico de Estadística. Madrid: Civitas.
Calot, G. (1988). Curso de Estadística Descriptiva. Madrid:Paraninfo.
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Bibliografía complementaria:
1.
2.
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4.
5.
Ocaña, A. & Cuadras, C. (1989). Fundamentos de Probabilidad en
Bioestadística. Barcelona: PPU - Serie: Estadística y Análisis de Datos.
Casa, E. (1990). 200 Problemas de Estadística Descriptiva. Barcelona: Vicens-Vives.
Cuadras, C. (1990). Probabilidades y Estadística. Vol. 1. Probabilidades. Barcelona: PPU -Serie: Estadística y
Análisis de Datos.
Peña, D. (1991). Estadística. Modelos y Métodos. 1. Fundamentos. Madrid: Alianza Universidad.
Peña, D. & Romo, J. (1997): Introducción a la Estadística para las Ciencias sociales. Madrid: Mac. Graw Hill.
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