El avance permanente en las
tecnologías informáticas y de la información y la comunicación han puesto al
servicio del sector agropecuario valiosas herramientas para hacer más
eficientes los procesos de investigación y transferencia de tecnología. Una de
esas herramientas son los programas estadísticos y los métodos avanzados para
el análisis de experimentos. En la ciencia agroforestal la experimentación se enfoca
principalmente en el análisis de interacciones complejas dadas en las fincas de
agricultores las cuales involucran interacciones positivas, negativas y neutras
entre múltiples componentes de los sistemas agroforestales. Del mismo modo, la
Agroforestería como ciencia holística se nutre de diferentes disciplinas como
son la agronomía, la forestaría, la veterinaria para generar y analizar
sistemas productivos y llevarlos hasta modelos regionales en los diferentes
dominios de recomendación. Todas estas disciplinas han alcanzado sus
desarrollos investigativos gracias al método científico el cual está conformado
por diferentes etapas que de abordan en el proceso de investigación para
reafirmar o rechazar hipótesis y generar principios generales a través de las
ciencias fácticas. De igual manera la generación de nuevo conocimiento requiere
que los estudiantes y los profesionales conozcan y se mantengan actualizados de
las diferentes metodologías de investigación, para generar y desarrollar
experimentos válidos para una comunidad científica cada día más crítica. El
conocimiento de los diferentes diseños experimentales faculta al estudiante de una
herramienta valiosa para que sea competente en experimentación, con rigor
científico, cumpliendo con los estándares concebidos en la planeación,
desarrollo, análisis, repetitividad y publicación de sus resultados. De acuerdo
a lo anterior, esta materia resulta básica para verificar más eficientemente las hipótesis que se
plantean en los diferentes escenarios agroforestales. El conocimiento teórico,
las prácticas de laboratorio
(manejo de software estadístico) y las salidas de campo generarán en los estudiantes las competencias para el desarrollo eficiente de
investigaciones agroforestales válidas, entender los conceptos del BIG DATA y
La inteligencia artificial aplicada al diseño experimental.