



| Código de la asignatura | 10485 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Tipo | Formación básica |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2026-27 |
La asignatura se centra en el estudio de los procesos, herramientas y estrategias necesarias para la gestión eficiente del conocimiento y la información en el sector turístico. A lo largo del curso, el estudiante abordará los fundamentos de la gestión del conocimiento aplicados a organizaciones turísticas, así como técnicas estratégicas para su implementación, incluyendo el uso de mapas de conocimiento, benchmarking y ontologías. Asimismo, se profundiza en el diseño y gestión de bases de datos y sistemas de información, así como en el análisis de datos en entornos de Big Data, con especial atención a la mejora de la competitividad, la personalización de la experiencia del cliente y la toma de decisiones en destinos y empresas turísticas. El objetivo es capacitar al alumnado para transformar datos en conocimiento útil que aporte valor y optimice la gestión en un entorno turístico cada vez más digitalizado.
Conocimientos o contenidos
Competencias
Habilidades o destrezas
El profesor aporta un seguimiento individualizado de la actividad del estudiante para asegurar las mejores condiciones de aprendizaje mediante la tutorización a través de las herramientas de la plataforma educativa y/o de las tutorías telefónicas. En estas tutorías los estudiantes pueden consultar a los profesores las dudas acerca de la materia estudiada.
| SEMANAS (*) | UNIDADES DIDÁCTICAS | ACTIVIDADES DIDÁCTICAS |
|---|---|---|
| Semanas 1 y 2 | Unidad 1. Introducción a la gestión del conocimiento en el sector turístico 1.1 La gestión del conocimiento en las organizaciones turísticas 1.2 Conocimiento, información y datos 1.3 La inteligencia turística 1.4 Innovación y conocimiento en el turismo 1.5 El papel del conocimiento en la toma de decisiones |
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| Semanas 3 y 4 | Unidad 2. Fundamentos del Big Data 2.1 Conceptualización del Big Data 2.2 Características del Big Data 2.3 Fuentes de datos 2.4 Aplicabilidad del Big Data en el turismo 2.5 Casos prácticos de uso |
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| Semana 5 | Unidad 3. Los datos turísticos como base de la toma de decisiones 3.1 El valor de los datos en el turismo 3.2 Datos en la planificación y gestión de destinos 3.3 Datos en la gestión hotelera 3.4 Información estadística turística 3.5 Los datos como activos estratégicos |
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| Semanas 6 y 7 | Tema 4. Análisis numérico de una variable medible (II): principales medidas de dispersión y medidas de forma 4.1. Medidas de dispersión 4.2. Medidas de forma |
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| Semanas 6 y 7 | Unidad 4. Técnicas estratégicas de gestión del conocimiento 4.1 Técnicas para la gestión del conocimiento 4.2 Benchmarking en turismo 4.3 Mapas de conocimiento 4.4 Ontologías y estructuración del conocimiento 4.5 Cultura organizativa basada en datos |
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| Semanas 8 y 9 | Unidad 5. Diseño y gestión de bases de datos e información 5.1 Bases de datos en el turismo 5.2 Gestión de la información turística 5.3 Calidad de los datos 5.4 Acceso y democratización de los datos 5.5 Infraestructura tecnológica |
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| Semana 10 | Unidad 6. Análisis de datos y Big Data en turismo 6.1 Análisis de datos turísticos 6.2 Técnicas de análisis 6.3 Data Science aplicado al turismo 6.4 Análisis de redes sociales 6.5 Análisis multiescalar de datos |
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| Semanas 11 y 12 | Unidad 7. Sistemas de inteligencia turística 7.1 Sistemas de Inteligencia Turística 7.2 Destinos turísticos inteligentes 7.3 Business Intelligence aplicado al turismo 7.4 Toma de decisiones basada en datos 7.5 Aplicación en destinos y empresas |
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| Semanas 13 | Unidad 8. Big Data y comportamiento del turista 8.1 Análisis del comportamiento del turista 8.2 Uso de datos masivos en turismo 8.3 Microsegmentación y personalización 8.4 Huellas digitales y movilidad 8.5 Aplicaciones prácticas del Big Data |
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| Semanas 14 | Unidad 9. Aplicaciones avanzadas de datos en turismo 9.1 Sistemas de información geográfica 9.2 Datos georreferenciados 9.3 Gestión territorial del turismo 9.4 Nuevas fuentes de datos turísticos 9.5 Innovación en análisis turístico |
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| Semanas 15 | Unidad 10. Estrategia, ética y futuro del Big Data en turismo 10.1 Estrategia de datos en organizaciones turísticas 10.2 Cultura analítica y toma de decisiones 10.3 Competencias profesionales en Big Data 10.4 Aspectos legales y éticos 10.5 Retos y tendencias futuras |
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| Resto de semanas hasta finalización del semestre | Estudio y preparación para el examen final, celebración del examen final y cierre de actas. | |
- Una evaluación continua a lo largo del curso a través de acciones didácticas que supone el 40% de la nota final. Incluye la realización de los diferentes tipos de evaluación continua de actividades y resolución de supuestos o casos prácticos.
- Un examen final que supone el 60% de la nota final. Está dirigido a la valoración de las competencias y conocimientos adquiridos por el estudiante. El examen se evaluará de 0 a 10, tendrá una duración estimada de 90 minutos y será de tipo mixto, con una parte tipo test con preguntas de opción múltiple (4 puntos) y una parte de desarrollo teórico-práctica (6 puntos). Dentro de la parte tipo test, los errores penalizan con el objetivo de corregir las respuestas acertadas por azar.
Para poder presentarse al examen final, en cualquiera de las convocatorias, es imprescindible alcanzar una calificación mínima de 2 puntos sobre 4 en la evaluación continua del curso.
El estudiante que se presente al examen sin cumplir requisitos, será calificado con un cero en el examen final y consumirá convocatoria.
| Tipo de actividad | Actividades planificadas | Peso clasificación |
|---|---|---|
| Evaluación continua de actividades | 2 | 20% |
| Resolución de supuestos o casos prácticos | 1 | 20% |
| Examen final | Sí | 60% |
| Total | 100% |
Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final.
Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.
Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.
Originalidad de los trabajos académicos
Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.
Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.
Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.
Sistema de calificaciones
El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:
0 - 4.9: Suspenso (SU)
5.0 - 6.9: Aprobado (AP)
7.0 - 8.9: Notable (NT)
9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
Matrícula de honor (MH)
(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).
La matrícula de honor se concede cuando el profesor lo considere oportuno en función de la excelencia de las actividades realizadas por el estudiante y las calificaciones obtenidas por el resto del grupo. No obstante, los criterios académicos de su concesión corresponden al departamento responsable de cada grado.