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Aprendizaje multidisciplinar basado en proyectos ingeniería-biotecnología
Conference Paper · July 2012
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M.V. Carriegos
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Héctor Diez-Machío
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Aprendizaje multidisciplinar basado en proyectos
ingeniería-biotecnología
Miguel V. Carriegos*, Héctor Diez-Machío, Montserrat López
Departamento de Matemáticas, Universidad de León, 24071-León , 987291456,
miguel.carriegos@unileon.es*
Resumen 
Se describe brevemente una metodología de aprendizaje basado en proyectos,
multidisciplinar y autoevaluante aplicada en asignaturas de Redes Neuronales y Algoritmos
Genéticos. La metodología está coordinada, integrada y simultánea en los títulos de Grado
en Ingeniería Informática y Grado en Biotecnología de la Universidad de León.
Palabras Clave: Aprendizaje basado en proyectos; algoritmos genéticos (máximo 5).
Abstract 
We provide a brief summary of a methodological proposal of project based learning which is
also multi-disciplinar and self-evaluative. This proposal is performed on current syllabus of
Neural Networks and Genetic Algorithms oriented to undergraduates of Computation and
Biotechnology at the Universidad de León.
Keywords: Project-based-learning, Genetic Algorithms
1. Introducción
Presentamos una experiencia metodológica de coordinación y colaboración entre
estudiantes y profesores de dos titulaciones diferentes en dos centros distintos para el
estudio y la adquisición de competencias relativas a la materia de Matemáticas en las
asignaturas de Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos.
1.1. Motivación
La implantación del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) generó
espectativas elevadas en cuanto a los nuevos títulos de grado. Podemos subrayar que
la enseñanza-aprendizaje y evaluación por competencias permite plantear
metodologías docentes no utilizadas, prácticas de estudio nuevas y nuevos diseños
curriculares. 
En particular nos planteamos coordinar dos asignaturas con el mismo enfoque de
conocimientos (Inteligencia Artificial, Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos) pero
con una audiencia radicalmente dispar (Licenciados/Graduados en Biotecnología y
Ingenieros/Graduados en Ingeniería Informática). La meta era que, al concluir el
semestre, los estudiantes de Biotecnología y de Ingeniería pudiesen tener seminarios
conjuntos e incluso colaborar en la realización de trabajos o mini-proyectos.
1.2. Claustro
Los firmantes del presente trabajo han sido los profesores de las asignaturas a lo largo
de los últimos cursos.
Antes de la entrada en vigor de los títulos EEES:
-Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos; Ingeniero en Informática; optativa 4º
curso; 6 créditos; en torno a 50 estudiantes matriculados.
-Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos; Licenciado en Biotecnología; optativa 5º
curso; 6 créditos; en torno a 20 estudiantes matriculados.
Actualmente, con títulos adaptados a EEES:
-Computación Neuronal y Evolutiva; Grado en Ingeniería Informática; optativa;
semestre VI; en torno a 50 estudiantes matriculados.
-Modelos matemáticos, redes neuronales y algoritmos genéticos; Grado en
Biotecnología; obligatoria; semestre IV; en torno a 60 estudiantes matriculados.
1.3. Objetivos concretos
Desarrollar una dinámica de trabajo interdisciplinar incidiendo en los roles propios de
cada futuro profesional; es decir, el biotecnólogo se ocupará del planteamiento de un
problema concreto en biotecnología mientras que el ingeniero proveerá su abstracción
y resolución efectiva.
1.4. Competencias
Se aseguran las competencias relativas a: trabajo en grupo, dinámica multidisciplinar,
comunicación oral y escrita a auditorios no especialistas, trabajo con textos y
documentos de investigación (artículos, informes) en español e inglés.
2. Metodología
Calificamos la metodología como:
 Aprendizaje basado en proyectos, con la particularidad que el profesor define el
marco pero la selección de los proyectos concretos es responsabilidad de los
alumnos.
 Multidisciplinar, pues afecta a dos titulaciones distintas de distintas Ramas de
Conocimiento.
 Autoevaluante, pues no son los alumnos los que se evaluan a sí mismos, si no
que actúan como alumnos que son evaluados por unos agentes (alumnos de otra
titulación).
Se plantea una única práctica de larga duración común para biotecnólogos e ingenieros
siguiendo el siguiente Cronograma:
I. Introducción teórica a los Algoritmos Genéticos:
-Biotecnología: Conceptos teóricos básicos sobre Algoritmos Genéticos.
-Ingeniería: Conceptos teóricos básicos sobre Algoritmos Genéticos.
II. Exposición del problema:
-Biotecnología: Exposición de la práctica. Comienza la selección del problema que
se planteará a los ingenieros. La memoria de propuesta se realizapor parejas
donde cada miembro tiene responsabilidad diferenciada (comprensión/análisis del
problema y redacción de la memoria). Debe ser planteada en los siguientes
términos:
a) Breve introducción al problema: marco de trabajo y utilidad de la solución.
b) Enunciado detallado del problema. Incluirá el modelo matemático.
c) Razones por las cuales el problema es abordable con Algoritmos Genéticos.
El problema puede obtenerse de dos formas:
a) Desde un artículo de investigación del tipo “Problema de Biotecnología
resuelto mediante Algoritmos Genéticos” [1-4]
b) Como mejora de algún trabajo de cursos anteriores.
III. Fin primera parte.
-Biotecnología: Concluir la redacción de las memorias (realimentación con el
profesor).
-Ingeniería: Librería PERL AI Genetic
IV. Fase de resolución.
-Ingeniería: Asignación de las memorias por sorteo. Comienza el análisis y
programación de los problemas planteados. Se facilita la comunicación entre los
grupos de ingenieros y biotecnólogos pues es habitual que las memorias estén
incompletas o no sean precisas.
V. Fase de resolución.
-Biotecnología: Se responde de forma motivada los informes de los Ingenieros.
-Ingeniería: Se concluye la programación de la solución y se entrega de vuelta
junto con una memoria que incluirá la solución obtenida y las dificultades que se
presentaron. En algunos casos el problema no está bien planteado y la solución es
“No programable”.
3. Conclusiones
Los retornos de este tipo de metodología son positivos en general. Subrayamos que las
dificultades de llevarlas a cabo son en general lo más valorado por los estudiantes,
podemos enumerar los siguientes aspectos, que obviamente se pueden apuntar como
competencias de las asignaturas:
Biotecnólogos: 
1º) Redactar un documento para un ingeniero. “Olvidarse de la literatura” e ir
directamente al grano.
2º) Ser minuciosos en la descripción de los detalles, pues para analizar y
programar un problema éste no puede quedar a medio definir o medio entender.
Ingenieros:
1º) Realizar un programa o solución informática con un usuario final (más allá del
propio alumno y del profesor).
2º) Centrarse no sólo en el problema de análisis y programación, también en la
información que recibirá el biotecnólogo.
Ambos claustros
1º) Aumenta la motivación al ser otros compañeros los que evalúan el trabajo.
Además tal valoración no es finalista, debe ser motivada pues el alumno que valora
necesita el trabajo que está valorando para realizar el propio.
2º) Se trabaja sobre problemas reales a nivel de investigación en biotecnología en
una situación que podría ser real: La biología/biotecnología presenta un problema
para su resolución técnica por la ingeniería.
Finalmente nos gustaría reseñar brevemente algunas dificultades que se han
presentado y que son recurrentes en los sucesivos cursos en los que se ha llevado a
cabo esta metodología. En general podemos agrupar las dificultades en dos tipos:
Agenda: Es necesario coordinar las agendas de dos titulaciones, la metodología
secuencial involucrando diferentes agentes hace que el planteamiento deba ser
estricto y muy programado. Se hace conveniente disponer de un “Plan B” en
algunas sesiones previendo posibles retrasos.
Tecnología docente: El uso de la plataforma Moodle es preceptivo en los campus
de la Universidad de León, no obstante esta plataforma no permite en la
actualidad implementar nuestra metodología, así que se hace necesario un
esfuerzo extra por parte de los profesores para, además de ser el agente docente-
planificador-supervisor también sea, en más ocasiones de las necesarias, canal de
comunicación.
4. Referencias
1. C.C. Kang, Y.J. Chuang, K.C. Tung, C.C. Chao, C.Y. Tang, S.C. Peng, D.S.H. Wong,
Bioinformatics, 12 (2011) S17.
2. J. Leelawattanachai, C. Modchang, W. Triampo, D. Triampo, Y. Lendbury, App.
Math. Computation, 207 (2009) 528.
3. K. Muffler, M. Retzlaff, K-H. VanPée, R. Ulber, J. Biotechnology 127 (2007) 425.
4. K.R. Patil, I. Rocha, J. Förster, J. Nielsen, Bioinformatics 6 (2005) 308.
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