1. Desenvolupament d'aplicacions per a dispositius mòbils
1.1. Tipologies de desenvolupament
1.2. Ecosistemes i plataformes
1.3. Arquitectura de les plataformes mòbils
1.4. Arquitectura del programari per a dispositius mòbils
1.5. Distribució i publicació d'APPs
1.6. Seguretat i privacitat
2. Desenvolupament de videojocs per a dispositius mòbils
2.1. Característiques dels jocs per a dispositius mòbils
2.2. Plataformes de desenvolupament
2.3. Disseny de joc enfocat al format mòbil
2.4. Connectivitat i sistemes Cloud per a videojocs
2.5. Optimització
2.6. Models de negoci
2.7. Context de la indústria
3. Programació d'aplicacions per a dispositius mòbils
3.1. Introducció a la plataforma
3.2. Configuració de l'entorn de desenvolupament
3.3. Disseny i construcció de la interfície d'usuari
3.4. Lògica i gestió de l'estat
3.5. Control de navegació
3.6. Desplegament
Si en qualsevol tipus d'activitat acadèmica es detecten actuacions fraudulentes (utilització d'informació sense autorització, utilització d'informació falsa, utilització de dispositius no autoritzats, suplantació de la identitat, plagis totals o parcials, compra i venda de proves, pràctiques i treballs, etc) l'estudiantat implicat suspendrà automàticament l'assignatura. En funció del tipus d'acte fraudulent la Direcció de l'Escola iniciarà els procediments adients d'acord amb la Llei 3/2022 de 24 de febrer de Convivència Universitària (https://www.boe.es/eli/es/l/2022/02/24/3).
A l’aula on es faci l’activitat d’avaluació (examen) s’accedirà amb tots els aparells de comunicació (mòbils, ordinadors, tauletes, rellotges intel·ligents, etc.) APAGATS i dins les motxilles/bosses. L’incompliment d’aquesta norma suposarà una qualificació de 0 a l‘activitat així com l’execució de les accions que descriu l’article 21 de la normativa reguladora dels processos d’avaluació i qualificació dels estudiants de la UdG.
Si durant el procés de correcció de l’activitat d’avaluació el professor determina l’existència d’un possible frau, aquest es reserva el dret de validar la qualificació obtinguda segons la metodologia d’avaluació que consideri oportuna.
Sobre l'ús de la intel·ligència artificial generativa: es recomana utilitzar-la per a ajudar a assolir els coneixements i les competències de l'assignatura, però no és permesa per a obtenir les solucions a les tasques, resposta a preguntes, generació de codi, etc...
Criteris específics de la nota «No Presentat»:
No presentar les activitats corresponents, no realitzar les exposicions a classe, no desenvolupar les tasques del laboratori, no assistir a l’examen.
Avaluació única:
S'avaluarà mitjançant un treball que agrupi les pràctiques de l'assignatura i un examen.
Requisits mínims per aprovar:
Per considerar superada l’assignatura, caldrà obtenir una qualificació mínima de 5.0